data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0]).values这句话什么意思

时间: 2024-01-17 09:03:14 浏览: 103
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系统级中断源-详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

这句代码的意思是读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表(sheet),并且只读取其中的第一列数据,即列索引为0的那一列,然后将这一列数据作为numpy数组返回给变量"data"。其中,usecols参数指定了要读取的列,这里只读取了第一列。这段代码使用了pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件中的数据。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

from pyomo.environ import * import numpy as np import pandas as pd # 参数 filename1 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output3.xlsx' sheet_name1 = 'Sheet1' data1 = pd.read_excel(filename1, sheet_name=sheet_name1, header=None) num_rows1, num_cols1 = data1.shape filename2 = 'D:\shumo\国赛\算法\python代码实现\训练2\output5.xlsx' sheet_name2 = 'Sheet1' data2 = pd.read_excel(filename2, sheet_name=sheet_name2, header=None) print(data2.values[1, 0]) model = ConcreteModel() model.I = RangeSet(0, num_rows1 - 1) print(model.I[1]) model.J = RangeSet(0, num_cols1 - 1) model.x = Var(model.I, model.J, within=Integers, bounds=(0, 1)) model.c = Param(model.I, model.J, initialize=data1.values) model.ND = Param(model.J, initialize=data2.values) def obj_rule(model): return summation(model.c, model.x) # 定义目标函数 (5.1) def constrs_rule1(model, i): return sum([model.x[i, j] for j in model.J]) == 3 # 定义约束 (5.3) def constrs_rule2(model, j): return sum([model.x[i, j] for i in model.I]) == model.ND[j, 0] # 定义约束 式(5.2) model.obj = Objective(rule=obj_rule, sense=minimize) model.constrs1 = Constraint(model.I, rule=constrs_rule1) model.constrs2 = Constraint(model.J, rule=constrs_rule2) opt = SolverFactory('gurobi') # 指定求解器 solution = opt.solve(model) # 调用求解器求解 solution.write() # 输出结果 x_opt = np.array([value(model.x[i, j]) for i in model.I for j in model.J]).reshape((len(model.I), len(model.J))) # 提取最优解 obj_values = value(model.obj) # 提取最优目标函数值 print("optimum point: \n {} ".format(x_opt)) print("optimal objective: {}".format(obj_values))

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)

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