写一段使用pandas.DataFrame.to_excel()的代码

时间: 2023-03-10 17:24:02 浏览: 136
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使用pandas进行excel文件的读取写入

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import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 使用to_excel()函数输出excel文件 data.to_excel('data.xlsx', index=False)
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使用pandas 将DataFrame转化成dict

直接转换就行了，key为DataFrame的column； import pandas as pd data = pd.read_csv('./input/month_6_1.csv') print(data.head()) data_dict = dict(data) # print(data_dict) print(data_dict.keys()) print(type(data_dict['province'])) 结果： [5 rows x 11 columns] dict_keys(['province', 'city', 'address', 'longitude', 'l
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利用DataFrame的to-excel方法实现了将数据写入excel

python写入excel

# with pd.ExcelWriter('new_result.xlsx') as writer: # # 写入 pir 数据 # pd.DataFrame(pir_data['pir_col_data'], index=pir_data['pir_col_data'].index).to_excel(writer, sheet_name=file_name1, index=True)

这段代码使用了 pandas.ExcelWriter 来创建并打开一个新的 Excel 文件 new_result.xlsx，然后将 pir_data 中的 pir_col_data 键所对应的数据转换成 pandas 的 DataFrame 格式，并写入到 Excel 文件中名为 ...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

这段代码定义了一个ExcelProcessor类，用于处理指定路径下的Excel文件。要实例化该类，可以按如下方式进行： 1. 导入ExcelProcessor类：from excel_processor import ExcelProcessor 2. 创建ExcelProcessor实例...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) print(df) first_card = 6228480269035098277 level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

这段代码的作用是从 Excel 文件中读取数据，然后查找第一级卡的账号，并将其存储在一个 Pandas DataFrame 对象中。 首先，我们使用 Pandas 的 read_excel() 函数从 Excel 文件中读取数据，并将其存储在一个名为 ...

帮我解释import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6212250200006032450' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[2] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[2]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

接着，代码使用 pd.read_excel() 函数读取了一个 Excel 文件，并将其转换为一个 Pandas 的 DataFrame 对象，并指定了 index_col=0 参数，以将第一列作为 DataFrame 的索引。 接下来，代码定义了一个字符串变量 ...

import os import pandas as pd os.chdir('C:\\Excel') cwd = os.path.abspath('') files = os.listdir(cwd) #方法一：获取所给文件的第一个工作表 df = pd.DataFrame() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) df.head() df.to_excel('total_sales.xlsx') #方法二：获取所给文件的所有工作表 df_total = pd.DataFrame() #遍历所有Excel文件 for file in files: if file.endswith('.xlsx'): Excel_file = pd.ExcelFile(file) sheets = Excel_file.sheet_names #遍历Excel文件中的工作表' for sheet in sheets: df = Excel_file.parse(sheet_name = sheet) df_total = df_total.append(df) df_total.to_excel('combined_file.xlsx') print(df_total)

这段代码是用来将多个 Excel 文件中的数据合并到一个文件中。第一种方法是将每个 Excel 文件的第一个工作表读入一个 DataFrame 中，并使用 append 方法将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中，最后将合并后的 ...

df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())

这段代码中，首先使用了 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象 df1，并将 train_out 作为数据传入。接着使用 to_excel() 方法将 df1 对象写入到一个 Excel 文件中，这里的括号中应该填写文件的路径和名称，例如：df1....

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) print(level_cards)

这是一段 Python 代码，使用了 pandas 库来读取一个 Excel 文件，并筛选出特定条件下的数据，并输出到一个 DataFrame 中。具体来说，代码的作用是： 1. 导入 pandas 库，并设置显示中文字符宽度为 True。 2. 读取...

import pandas as pd from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier df = pd.read_excel(r"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx", sheet_name="sheet1") # 读取数据文件 x = df.iloc[:, :-1] # 特征 y = df.iloc[:, -1] # 标签 ee = EasyEnsembleClassifier() X_resampled, y_resampled = ee.fit(x, y) smote_resampled = pd.concat([X_resampled, y_resampled], axis=1) df = pd.DataFrame(smote_resampled) df.to_excel('过抽样easyensemble全算法.xlsx', index=False)怎么修正

接着，使用pandas库中的read_excel函数读取名为"2.28中文（改名）.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表，并将其保存到名为df的变量中。文件路径为"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx"。

以下这段代码是什么意思：#将上面统计出来的词频做成dataframe Word = [] number = [] wordlen =[] dd = wordcount.most_common() for i,j in dd: Word.append(i) number.append(int(j)) wordlen.append(len(i)) word_stat = pd.DataFrame({'Word':Word,'number':number,"wordlen":wordlen}) word_stat.tail(50) word_stat.to_excel('red.xlsx') word_stat = pd.DataFrame({'Word':Word,'number':number,"wordlen":wordlen}) word_stat.tail(50) word_stat.to_excel('red.xlsx')

这段代码的作用是将之前统计出来的词频信息转化为一个DataFrame，并将结果保存为一个Excel文件。具体解释如下： 1. 首先定义了三个空列表Word、number和wordlen，用于存储单词、出现频次和单词长度。 2. 利用...

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块，用来读取并处理Excel文件中的数据。其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格...

对下列代码加上每一行总词数密度以及每一个数字化词频的密度import pandas as pd import re from collections import Counter # 读取词典txt文件 with open('词典.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: list_dict = [line.strip() for line in f] # 读取F列数据 df = pd.read_excel('实验体.xlsx') list_f = df['Answer'].tolist() # 统计每行文本中的词频 dict_count_list = [] for text in list_f: # 匹配文本中的词列表 text = str(text) words = re.findall('|'.join(list_dict), text) # 统计每个词在该行文本中的出现次数 dict_count = Counter(words) dict_count_list.append(dict_count) # 将每行文本的词频统计结果合并为一个DataFrame对象 df_count = pd.DataFrame(dict_count_list) df_count.index = df.index # 输出为Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数实验体100.xlsx') df_count.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') writer._save()

每一行总词数密度：在这段代码中，总词数密度是指每一行代码中的总词数。每一行的总词数不同，因此密度也不同。 数字化词频的密度：在这段代码中，数字化词频的密度是指每个数字化词在该行文本中出现的次数。每个...

import random import pandas as pd random_numbers = [round(random.uniform(0.85, 0.89), 4) for _ in range(36)] random_numbers_2d = [random_numbers[i:i + 4] for i in range(0, len(random_numbers), 4)] data = pd.DataFrame(random_numbers_2d) data.to_excel('random_numbers.xlsx', index=False, header=False)

这段代码是使用Python中的random模块生成一组随机数，并将其保存到Excel文件中。首先，通过import random导入random模块和import pandas as pd导入pandas模块。然后，使用列表推导式生成36个位于0.85和0.89之间的...
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