File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py", line 4 for name in os.listdir('C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx'): ^ SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't d

时间: 2024-04-28 21:20:24 浏览: 107
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python把大文件txt导进excle.zip_.txt excel_DL4_excel txt_python excle

这个错误是由于在路径中使用的反斜杠被解释为转义字符，从而导致了语法错误。你可以使用两种方法来解决这个问题： 1. 使用双反斜杠代替单个反斜杠。例如：'C:\\Users\\wy123\\Desktop\\Excel\\s1.xlsx' 2. 使用原始字符串。在字符串前面添加一个“r”。例如：r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx' 这两种方法都可以解决这个问题。
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rar

csv_file.rar_csv_csv文件_python_python 读写 excel_python处理csv数据

for row in reader: print(row) # 写入CSV文件 with open('output.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Name', 'Age']) writer.writerow(['Alice', '25']) ...

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine

具体来说，它首先使用 Pandas 库中的 ExcelFile 函数读取 Excel 文件，然后通过遍历所有工作表的方式，使用 read_excel 函数读取每个工作表的数据，并将它们存储在一个列表中。最后，使用 Pandas 库中的 concat...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\11.py", line 12, in <module> df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

for file in files: if file.endswith('.xlsx'): dfs.append(pd.read_excel(file)) df = pd.concat(dfs, ignore_index=True) 这个代码将每个 Excel 文件读入一个 DataFrame 对象，并将这些对象存储在列表 ...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\江苏数据处理1\按地区分组1.py", line 15, in <module> df = pd.read_excel(excel_files) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 457, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1376, in __init__ ext = inspect_excel_format( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1250, in inspect_excel_format with get_handle( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 670, in get_handle ioargs = _get_filepath_or_buffer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 427, in _get_filepath_or_buffer raise ValueError(msg) ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'list'>

excel_files = [os.path.join(work_dir, f) for f in os.listdir(work_dir) if f.endswith('.xlsx')] # 定义分类函数 def classify(file_path): region_name = file_path.split('(')[0] # 地区名称为文件名中'('...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = 'C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): # 只读取excel文件 file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path,dtype=str) dfs.append(df) # 合并所有数据 merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=False) #读取合并的merged_df的数据 print(merged_df.head()) merged_df.to_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\stuty' '.xlsx') print('done')

首先，我们使用os模块的listdir函数获取指定文件夹内的所有文件名。然后，我们使用一个循环来遍历所有的文件，并使用pandas的read_excel函数将它们读取为DataFrame，并将这些DataFrame添加到一个列表中。注意，我们...

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到...

import pandas as pdimport ospath = 'path/to/folder'excel_files = os.listdir(path)df_list = []for file in excel_files: if file.endswith('.xlsx'): df = pd.read_excel(os.path.join(path, file)) df_list.append(df)merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()deduplicated_df.to_excel('path/to/output/file.xlsx', index=False)

3. 使用 os.listdir(path) 函数列出 path 文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 excel_files 列表中。 4. 创建一个空的 DataFrame 列表 df_list 用于存储每个 Excel 文件读取后得到的 DataFrame。 5. 遍历 ...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 打印结果 print(df_all) df_all = pd.DataFrame(df_all) df_all.to_excel('all.xlsx',index=False)，设置内容格式

for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有...

Traceback (most recent call last): File "D:\hw_stock_2022\ETF实盘选股策略(2)\1ETF数据整理m.py", line 204, in <module> all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True) File "C:\Python38\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Python38\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 347, in concat op = _Concatenator( File "C:\Python38\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 427, in __init__ raise ValueError("All objects passed were None") ValueError: All objects passed were None

在文件 "D:\hw_stock_2022\ETF实盘选股策略(2)\1ETF数据整理m.py" 的第204行，在调用pd.concat(df_list, ignore_index=True)时出现了一个错误。具体错误是 "All objects passed were None"，意思是所有传入的对象都...

excel_dir=path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\系統人力.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件是這個代碼報的錯誤

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith(('.xlsx', '.xls'))] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) ...

excel_dir=path excel_paths=[os.path.join(excel_dir,f)for f in os.listdir(excel_dir)if f.endswith('.xlsx')] dfs=[] for excel_path in excel_paths: df=pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df=pd.concat(dfs) output_path=r"D:\SMT本部出勤匯總\出勤資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path,index=False) #刪除路徑下文件 folder_path=path for filename in os.listdir(folder_path): file_path=os.path.join(folder_path,filename)#文件路徑 if os.path.isfile(file_path):#判斷是否為文件 os.remove(file_path)#刪除文件 添加一個條件，這個運行完畢后才繼續運行下面的程序

excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path) dfs.append(df) merged_df = ...

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\python.exe "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py" Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 49, in <module> all_data = pd.concat([all_data, RMS_1], ignore_index=True) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

这个错误是由于在代码的第49行中，尝试使用pd.concat函数合并all_data和RMS_1时出错。根据错误信息，可能是由于合并操作导致的索引冲突问题。 pd.concat函数默认会尝试根据索引将两个DataFrame对象进行合并...

(python39) D:\23101\yolov5-tf-android>python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320 2023-05-24 11:06:59.896764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-tf-android\models\tf.py", line 19, in <module> from models.common import Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, BottleneckCSP, Concat, autopad, C3 File ".\models\common.py", line 8, in <module> import pandas as pd File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 24, in <module> raise ImportError( ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.19.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

这个错误提示是因为你的 pandas 版本与 numpy 版本不兼容。你的 numpy 版本是 1.19.5，而要使用这个 pandas 版本，需要 numpy 版本大于等于 1.20.3。你需要升级 numpy 版本到 1.20.3 或更高版本。...

trainX Y shape is: (4755, 48, 23) (4755, 60, 23) (4755, 5, 1) Hx= 1 Traceback (most recent call last): File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File d:\lstnet_keras-master\train_batch_a391.py:172 model,normalize = startTrainMult_1H(df,name,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:400 in startTrainMult_1H model = trainModel(trainX1, trainX2 , trainY, config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:323 in trainModel model = LSTNetAttention(trainX1,trainX2,trainY,config) File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:297 in LSTNetAttention res = add([concat,z]) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:555 in add return Add(**kwargs)(inputs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py:75 in symbolic_fn_wrapper return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py:463 in __call__ self.build(unpack_singleton(input_shapes)) File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:90 in build output_shape = self._compute_elemwise_op_output_shape(output_shape, File ~\anaconda4\envs\tensorflow\lib\site-packages\keras\layers\merge.py:59 in _compute_elemwise_op_output_shape raise ValueError('Operands could not be broadcast ' ValueError: Operands could not be broadcast together with shapes (23, 32) (5,)

这个错误是由于在使用 Keras 进行模型训练时，两个张量的形状无法进行广播运算所导致的。具体来说，在您的代码中，您使用了 Keras 的 Merge 层中的 Add 层，将两个张量进行相加。但是，这两个张量的形状不匹配，无法...

怎么报错了C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\venv\Scripts\python.exe C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\002.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\002.py", line 32, in <module> df_count.index = df.index File "C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 6002, in __setattr__ return object.__setattr__(self, name, value) File "pandas\_libs\properties.pyx", line 69, in pandas._libs.properties.AxisProperty.__set__ File "C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 730, in _set_axis self._mgr.set_axis(axis, labels) File "C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py", line 225, in set_axis self._validate_set_axis(axis, new_labels) File "C:\Users\i、\PycharmProjects\pythonProject2\venv\lib\site-packages\pandas\core\internals\base.py", line 70, in _validate_set_axis raise ValueError( ValueError: Length mismatch: Expected axis has 20 elements, new values have 499 elements 进程已结束,退出代码1

list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() # 统计每行文本中的词频和密度 df_count_list = [] total_density_list = [] for ...

Traceback (most recent call last): File "c:\Users\szy\Desktop\work\pachong2.py", line 32, in <module> results_df = results_df.append({'化合物名称': compound_name, '沸点': boiling_point}, ignore_index=True) File "C:\Users\szy\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5989, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 你写的代码出现这样的问题怎么解决

相反，我们可以使用concat函数来连接DataFrame对象。 请将以下代码行： python results_df = results_df.append({'化合物名称': compound_name, '沸点': boiling_point}, ignore_index=True) 更改为： ...

import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\test_sheet\output3.xlsx') df.sheet_names df_list = [] for sheet in df.sheet_names: print(sheet) read_sheet = pd.read_excel(df, sheet, header=2) rows = range(0, read_sheet.shape[0]) for row in rows: try: col_test = read_sheet.iloc[row, 4] # print(col_test) # exit() if ("25" in col_test) and ('4.2v' in col_test or '4.2V' in col_test): # if '4.15V' in col_test: # continue # if ('60' in col_test or '45' in col_test): # continue df_list.append(read_sheet.iloc[[row], :5]) else: continue except Exception as err: print('col nan') df_list = pd.DataFrame(df_list) df_concat = pd.concat(df_list, axis=0) print(df_concat)

首先，使用 pandas 库中的 ExcelFile 方法读取一个 Excel 文件，然后通过 sheet_names 属性获取所有工作表的名称。接下来，循环遍历每个工作表，使用 read_excel 方法读取数据，并通过 iloc 方法获取指定的行和列。...

D:\Python\python.exe C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\wy123\Desktop\Excel\excel_concat.py", line 8, in <module> result =pd.concat(dfs) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\core\res

excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有...

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