df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) df.fillna(method='ffill',inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) df.to_excel('xinshuju')这个代码怎么修改？

根据你的代码，我猜测你想将处理后的数据保存到名为 `xinshuju.xlsx` 的 Excel 文件中。但是你的代码中没有指定文件的后缀名，这可能会导致保存失败。另外，你需要指定保存的表单名称（sheet_name）。因此，你可以尝试以下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx', header=0, usecols=(2,))

# 用前一个非缺失值填充缺失值，删除重复行
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存数据到 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('xinshuju.xlsx')  # 指定文件名及后缀名
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)  # 指定表单名称并去除行索引
writer.save()

这个代码将读取 `C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx` 中的数据，用前一个非缺失值填充缺失值，删除重复行，然后将处理后的数据保存到 `xinshuju.xlsx` 中的 `Sheet1` 表单中，且不包含行索引。

相关问题

X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] X1=X1[:2928] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: x2.append(i) else: x21.append(i) # x2=x2[:len(x21)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) # x3=x3[:len(x31)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) # x4=x4[:len(x41)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) # x5=x5[:len(x51)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) # x6=x6[:len(x61)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) # x7=x7[:len(x71)]np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())具体代码如下，要怎么修改？

根据你的代码，报错是由于有些数组在第0维上的大小不匹配，导致无法使用`np.c_`函数进行连接。具体来说，`x2`、`x3`、`x4`、`x5`、`x6`、`x7`这些数组在第0维上的大小都是5808，而`X1`数组在第0维上的大小是2928，因此它们无法在列方向上进行连接。

为了解决这个问题，你需要将`X1`数组的大小调整为5808，可以使用`np.repeat`函数将`X1`中的每个元素重复2次，以便与其他数组在第0维上的大小相匹配。修改后的代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

X1 = np.repeat(np.arange(1, 24), 256)  # 将2928个元素重复2次，形成大小为5808的数组
df = pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx', header=0, usecols=[3, 4, 5, 6, 7, 8])
X2, X3, X4, X5, X6, X7 = [df.values[:, i] for i in range(6)]

np.random.seed(42)
q, w, e, r, t, p, u = X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7
eps = np.random.normal(0, 0.05, 152)
X = np.c_[q, w, e, r, t, p, u]
beta = [0.1, 0.15, 0.2, 0.5, 0.33, 0.45, 0.6]
y = np.dot(X, beta)

X_model = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(y, X_model)
results = model.fit()
print(results.summary())

修改后的代码中，我使用了`np.repeat`函数将`X1`中的每个元素重复2次，形成了大小为5808的数组。然后，我将`X2`到`X7`的读取操作简化为了一行代码，使用了一个列表推导式和`df.values`属性来读取这些列。最后，我将所有变量传递给`np.c_`函数进行连接。

希望这个修改可以帮助你解决问题。

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import leastsq X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)>2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)>2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)>2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)>2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)>2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)>2927: x7.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) Y=[] for i in range(1,185): room_tomp=zip(room,tomp) ls=[] for k,v in room_tomp: if k<=92: ls.append(v) for w in range(32): Y.append(ls[w])#通过循环y对应列表共有2944个数据 q=X1[:2922] w=X2[:2922] e=X3[:2922] r=X4[:2922] t=X5[:2922] p=X6[:2922] u=X7[:2922] x=np.column_stack((q,w,e,r,t,p,u)).T y=np.array(Y[:2922]).T # 定义待拟合的函数 def func(params, x, y): a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, b = paramsreturn a1 * x[:,0] + a2 * x[:,1] + a3 * x[:,2] + a4 * x[:,3] + a5 * x[:,4] + a6 * x[:,5] + a7 * x[:,6] + b - y # 求解参数 params0 = np.ones(8) # 初始参数 params, flag = leastsq(func, params0, args=(x, y)) # 求解参数 # 输出结果 print(f"a1: {params[0]}, a2: {params[1]}, a3: {params[2]}, a4: {params[3]}, a5: {params[4]}, a6: {params[5]}, a7: {params[6]}, b: {params[7]}")修改这个代码要求其可以准确的求出参数

这段代码使用最小二乘法拟合了一个多元线性回归模型，其中每个自变量的系数需要通过拟合得到。为了准确地求出参数，你可以尝试以下几点：

1. 确认数据的准确性：检查读入的 Excel 文件是否正确，是否包含缺失值或异常值。

2. 调整模型：可以尝试增加或减少自变量的数量，或者对模型进行其他的调整。

3. 调整初始参数：可以尝试使用不同的初始参数，以便更好地搜索最优解。

4. 调整参数的约束条件：可以尝试添加参数的约束条件，如限制系数的范围或设置参数之间的关系等，以便更好地控制拟合结果。