用xlwings读取文件名为“test_excel.xlsx”的文件，从第二行开始读取文件内容，并将读取到的文件内容添加到字典中。

以下是使用xlwings读取文件并将内容添加到字典的示例代码：

import xlwings as xw

# 打开文件
wb = xw.Book('test_excel.xlsx')
# 选择第一个工作表
ws = wb.sheets[0]

# 定义一个空字典
data_dict = {}

# 从第二行开始读取数据
row_index = 2
while True:
    # 读取第row_index行的数据
    row_data = ws.range(f"A{row_index}:C{row_index}").value
    
    # 如果读取的数据为空，则退出循环
    if not any(row_data):
        break
    
    # 将读取的数据添加到字典中
    key = row_data[0]
    value1 = row_data[1]
    value2 = row_data[2]
    data_dict[key] = (value1, value2)
    
    # 增加行索引
    row_index += 1

# 关闭文件
wb.close()

# 输出字典内容
print(data_dict)

假设“test_excel.xlsx”文件中第一列为键，第二列和第三列为值，以上代码将从第二行开始读取数据，并将键值对添加到字典中，最终输出字典的内容。

相关问题

python代码：创建 test_file.xlsx 文件存在于你的工作目录中，导入测试文件.xlsx文件中指定的第二行到第九行、第三列到第七列的数据到DataFrame对象中并输出

在Python中，你可以使用pandas库的`read_excel()`函数来读取Excel文件中的数据，并通过`skiprows`和`usecols`参数来指定你要导入的具体行和列。这里是一个示例，假设你的`test_file.xlsx`文件已经存在，并且结构符合预期：

import pandas as pd

# 确保你的test_file.xlsx在当前工作目录下
# 如果不在，你需要提供完整的文件路径

# 跳过第一行（通常Excel的第一行是表头），选择第二行开始到第九行
data_start_row = 1  # 第二行，因为Excel索引是从0开始的
data_end_row = data_start_row + 8  # 第九行

# 从第三列到第七列（同样，Excel索引是从0开始的）
start_col = 2
end_col = start_col + 5

# 读取数据到DataFrame
df_test = pd.read_excel('test_file.xlsx', skiprows=data_start_row, nrows=data_end_row - data_start_row, usecols=slice(start_col, end_col))

# 输出DataFrame
print(df_test)

这段代码会创建一个DataFrame `df_test`，其中包含`test_file.xlsx`文件中从第二行到第九行，第三列到第七列的数据。如果你的文件名称或路径有误，或者数据的实际范围与这里的描述不符，你需要相应地调整参数。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPClassifier import joblib # 读取数据 Xtrain = pd.read_excel('sj_final.xlsx') ytrain = pd.read_excel('water_heater_log.xlsx') test = pd.read_excel('test_data.xlsx') # 训练集测试集区分。 x_train, x_test, y_train, y_test = Xtrain.iloc[:,5:],test.iloc[:,4:-1],ytrain.iloc[:,-1],test.iloc[:,-1] # 标准化 stdScaler = StandardScaler().fit(x_train) x_stdtrain = stdScaler.transform(x_train) x_stdtest = stdScaler.transform(x_test) # 建立模型 bpnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (17,10), max_iter = 200, solver = 'lbfgs',random_state=45) bpnn.fit(x_stdtrain, y_train) # 保存模型 joblib.dump(bpnn,'water_heater_nnet.m') print('构建的模型为：\n',bpnn) 报错如下ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names must be in the same order as they were in fit.

这个错误提示是因为在进行模型训练时，数据集的特征名称顺序与测试数据集的特征名称顺序不一致。你需要检查一下训练集和测试集的特征名称顺序是否一致，如果不一致，可以通过重新调整列的顺序来解决这个问题。你可以使用下面的代码来重新调整列的顺序：

x_train = x_train[x_test.columns]

这样可以将训练集中的特征按照测试集的特征顺序重新排列。然后再重新训练模型即可。