df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet

如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中，可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame，再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])

# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中，其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。

相关问题

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel

你可以通过指定 sheet 名称的方式将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的不同 sheet 中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将 df1 和 df2 对象写入到不同的 sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='train_data')
df2.to_excel(writer, sheet_name='test_data')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.ExcelWriter() 方法创建了一个 ExcelWriter 对象 writer，并指定了要写入的 Excel 文件名称为 'output.xlsx'。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df1 和 df2 对象分别写入到 writer 对象中的两个不同的 sheet 中，分别为 'train_data' 和 'test_data'。最后，我们使用 writer.save() 将写入的内容保存到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中不需要填写任何内容，因为我们已经在 pd.ExcelWriter() 方法中指定了要写入的 Excel 文件的名称。

def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")

应该是一个保存数据到 CSV 文件的函数。这个函数的输入是一个数据列表，它生成一个带有新数据的 DataFrame，然后将这个 DataFrame 合并到原始数据 DataFrame 上，并将合并后的 DataFrame 存储到 CSV 文件中。具体的代码实现如下：

import pandas as pd

def save_csv(data):
     df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv"))  # 读取原始数据
     df1 = pd.DataFrame(data, index=[0])         # 生成新的数据 DataFrame
     df2 = pd.concat([df, df1])                  # 合并两个 DataFrame
     df2.to_csv("data.csv")                      # 存储到 CSV 文件中

在使用这个函数之前，需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件，并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件，需要先创建一个。当然，如果这个函数在使用的过程中出现了错误，比如说 "data.csv" 文件无法被正确读取或者数据无法被正确写入到 CSV 文件中，那么你需要添加相应的错误处理机制。