import pandas as pd df = pd.ExcelFile(r'F:\Python_file\read_sheet\CLP_LFP\xfun\output.xlsx') df.sheet_names df_flist = [] 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, 3] 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_flist.append(read_sheet.iloc[[row], :4]) except Exception as err: print('col nan') df_flist = pd.DataFrame(df_flist) df_concat = pd.concat(df_flist, axis=0) print(df_concat) 报错ValueError: Must pass 2-d input. shape=(120, 1, 4)
时间: 2024-04-28 08:21:24 浏览: 15
这是一个Python代码,看起来是在读取一个Excel文件中的多个sheet,然后筛选符合条件的行并将它们添加到一个列表中,最后将列表中的所有行合并成一个DataFrame。根据报错提示,可能是在尝试合并数据时出现了问题,需要查看具体的数据形状和内容来确定原因。可以尝试print一些中间结果来调试。另外,由于我是一个 AI,不能直接运行你的代码,如果你需要更多的帮助,请提供更多的信息或代码片段,这样我才能更好地帮助你。
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import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\meal_order_detail.xlsx') df
根据提供的代码,我们可以看出这是在使用pandas库读取一个Excel文件,并将其存储为一个DataFrame对象df。问号符号?可以用于获取有关对象的帮助信息。在这种情况下,输入df?将显示有关DataFrame对象的帮助信息,包括对象的属性和方法等。
以下是使用df?获取DataFrame对象帮助信息的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取Excel文件并存储为DataFrame对象
df = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\meal_order_detail.xlsx')
# 获取DataFrame对象的帮助信息
df?
```