fdata=pd.read_excel('tips.xls')

时间: 2024-04-08 09:26:52 浏览: 70
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excel tip

fdata=pd.read_excel('tips.xls')是一个Python代码片段，用于读取Excel文件并将其存储为一个名为fdata的数据框（DataFrame）对象。这个代码片段使用了pandas库中的read_excel函数来实现。 read_excel函数是pandas库中的一个功能强大的函数，它可以读取Excel文件中的数据，并将其转换为数据框对象。在这个代码片段中，它接受一个参数'tips.xls'，表示要读取的Excel文件的文件名。 读取Excel文件后，数据将被存储在名为fdata的数据框对象中，你可以使用该对象进行数据分析、处理和操作。
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python pandas 读取excel数据

python读取excel数据 要在Python中读取Excel数据，你可以使用pandas库
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Python库 | fdata-0.1.1.tar.gz

资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：fdata-0.1.1.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

fdata=pd.read_excel(C:\Users\小杜羽\Downloadstips_mod.xls")

在这段代码中，你需要将文件...fdata = pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Downloads\tips_mod.xls") 或者 fdata = pd.read_excel("C:/Users/小杜羽/Downloads/tips_mod.xls") 这样才能正确读取该文件。

fdata= pd.read_excel("C:\Users\小杜羽\Downloadstips_mod. xls")

fdata = pd.read_excel("C:\\Users\\小杜羽\\Downloads\\tips_mod.xls") # 或者使用单斜杠 fdata = pd.read_excel("C:/Users/小杜羽/Downloads/tips_mod.xls") 另外，需要注意文件名的正确性和文件路径是否...

fdata= pd. read_excel("C:\Users\小杜羽\Desktop\图")

fdata = pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") 这里假设你要读取的Excel文件名为example.xlsx，且该文件位于C:\Users\小杜羽\Desktop\图目录下。注意在路径前面加上“r”表示这是一个...

fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx")

这行代码是用 pandas 库中的 read_excel() 函数读取指定路径下的 Excel 文件，将其转换成 pandas 的 DataFrame 数据类型，并将其赋值给变量 fdata。 其中，r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx" 是 Excel ...

csv_list = glob.glob('cata_6259_csv.zip') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')fdata = pd.read_csv("cata_13864_1.csv",encoding="gbk") fdata.head(10)

其中，"glob.glob()"函数用于匹配符合特定模式的文件，"open()"函数用于打开文件，"read()"方法用于读取文件内容，"with open() as"语句用于自动关闭文件，"pd.read_csv()"函数用于将CSV文件读取为DataFrame对象。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']= False %matplotlib inline fdata=pd.read_excel(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\图\example.xlsx") fdata.head() fdata.describe() fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费', 'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期', 'time': '聚餐时间', 'size': '人数'}, inplace=True) fdata.head() fdata['人均消费']=round(fdata['消费总额']/fdata['人数'],2) fdata.head() fdata.query('是否吸烟="Yes"&性别="Male"&人均消费>15') fdata.plot(kind='scatter',x='消费总额',y='小费') fdata.groupby('性别')['小费'].mean() print(fdata['星期'], unique()) r=fdata.groupby('星期')['小费'].mean() fig=r,plot(kind ='bar',x='星期',y='小费',fontsize=12, rot=30) fig.axes.title.set_size(16) r=fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费']. mean() fig=r.plot(kind='bar',x='聚餐时间段',y='小费', fontsize=15, rot=30) fig.axes.title.set_size(16)

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas、numpy、matplotlib 库对一个餐厅的消费数据进行了分析和可视化。具体的分析和可视化内容包括： 1. 读取数据文件 example.xlsx，并对数据进行基本的查看和描述统计。...

import pandas as pd import re fdata = pd.read_csv("cata_3024.csv",encoding="gbk") def extract_province(address): province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))') match = province_re.match(address) if match: return match.group(1) else: return '' def['province'] = df['address'].apply(extract_province)

但是在第三行，您似乎打错了变量名，应该将"fdata"改为"df"。修改后的代码如下： python import pandas as pd import re df = pd.read_csv("cata_3024.csv", encoding="gbk") def extract_province(address): ...

import os import pandas as pd import glob import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsecsv_list = glob.glob('all.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')fdata = pd.read_csv("cata_13864_1.csv",encoding="gbk") fdata.head(10)

这段代码的功能是在将当前目录下所有文件名为all.csv的文件合并成一个名为...具体来说，使用pd.read_csv()函数读取cata_13864_1.csv文件，并将其保存到fdata中。然后使用fdata.head(10)函数显示fdata的前10行数据。

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

这段代码与之前的代码实现不同，它是用于将3D医学图像数据转换为2D图像的。具体来说，它实现了以下功能： 1. 读取niifile文件，提取数据。 2. 将数据保存为图片。 3. 根据阈值判断是否需要保存该图片。...

解释每一行代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: ...
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