df = pd.read_excel(r'E:\python数据分析从入门到实战\Python数据分析从入门到实践\Code\Code\05\05')

时间: 2023-09-08 17:11:48 浏览: 124
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使用Python实现数据分析.pdf

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代码中的路径名应该是一个具体的 Excel 文件的路径，而不是一个目录的路径。你需要将路径名改成具体的 Excel 文件的路径，例如： ```python df = pd.read_excel(r'E:\python数据分析从入门到实战\Python数据分析从入门到实践\Code\Code\05\data.xlsx') ``` 其中，`data.xlsx` 是你要读取的 Excel 文件名。
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如何用python读取excel数据

如何用python读取excel数据
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python读取excel数据，有详细注释，也有要读取的excel示例文件

python读取excel数据

filename = 'D:\\python\\code\\python\\EXCEL\\工作簿222.xlsx' df = pd.read_excel(filename) print(df)输出指定列的值

要输出指定列的值，可以使用...df = pd.read_excel(filename) print(df.iloc[:, [0, 2]]) 其中，iloc表示使用位置索引进行切片，[:, [0, 2]]表示选取所有行和第一列、第三列。输出结果将只包含这两列的值。

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx', header=None) data.columns = ['code', 'date', 'return'] # 将日期列转换为日期类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d') # 绘制时间...

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean().values[0] std = r_df.std().values[0] skewness = r_df.skew().values[0] kurtosis = r_df.kurtosis().values[0] max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)修改这段程序

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) # 将多维...

import pandas as pd df = pd.read_excel('京津冀红色.xlsx') print(df) 结果显示为C:\Users\lenovo\PycharmProjects\pythonProject00\venv\Scripts\python.exe C:\Users\lenovo\PycharmProjects\pythonProject00\main.py Process finished with exit code 0

这个输出结果并不是使用 Pandas 库读取 Excel 文件的结果，而是程序执行结束的输出结果，表示程序正常结束，退出代码为 0。如果您想看到 Pandas DataFrame 对象的内容，可以在 PyCharm 的 Console 或者 Terminal 中...

解释import pandas as pd df = pd.read_csv('S12_wearther_central_park.csv') df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df.set_index('DATE', inplace=True) x = input() year_df = df.loc[str(x), ['PRCP', 'TMIN', 'TMAX']] rainy_days = year_df[year_df['PRCP'] > 1.3] print(rainy_days)

df = pd.read_csv('S12_wearther_central_park.csv') This line reads the CSV file 'S12_wearther_central_park.csv' into a Pandas DataFrame called df. The data in the CSV file is assumed to be comma-...

将以下代码：import os import pandas as pd folder_path = "D:/活动生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) # convert product code to 7 digits product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 生成一个exe文件，并可以让我下载使用

为了将Python代码转换为可执行文件（exe文件），你可以使用PyInstaller库。首先，你需要在命令行中安装PyInstaller库： pip install pyinstaller 安装完成后，打开命令行，进入代码所在目录，运行以下命令...

df_tdx = pd.read_feather(r'C:\Users\ctcyw\Documents\python_code\data\tdx\day\' + code + r'.day.feather')

其中，r'C:\Users\ctcyw\Documents\python_code\data\tdx\day\' + code + r'.day.feather'是数据文件的路径和文件名，而code则是一个变量，代表数据文件的代码。请问有什么问题我可以帮您解答吗？

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，matplotlib等），以及导入一个叫做MLP的模型。同时还使用了一些PyTorch的库（如optim，nn等）。接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过...

将以下python 代码转换成matlab语言：import pandas as pd def calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species): mixing_sum = 0 species_count = len(set(neighbor_species)) - 1 # 减去目标树的重复 for neighbor in neighbor_species: if target_species != neighbor: # 如果参照树与邻近树非同种 mixing_sum += 1 # 混交度加1 mixing_degree = mixing_sum / species_count if species_count > 0 else 0 # 计算混交度 return mixing_degree def calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters): size_sum = 0 neighbor_count = 0 for neighbor_diameter in neighbor_diameters: if pd.notnull(neighbor_diameter): neighbor_diameters_split = str(neighbor_diameter).split(",") # 将字符串按逗号分隔成列表 for neighbor in neighbor_diameters_split: neighbor = neighbor.strip() # 去除字符串两端的空格 if neighbor != "": neighbor = float(neighbor) if neighbor < target_diameter: size_sum += 1 # 大小比数加1 neighbor_count += 1 size_ratio = size_sum / neighbor_count if neighbor_count > 0 else 0 # 计算大小比数 return size_ratio def main(): data = pd.read_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\样地数据.xls") result = [] for index, row in data.iterrows(): tree_number = row["树编号"] target_species = row["树种"] neighbor_species = row["四邻树"].split(",") # 将四邻树字符串按逗号分隔成列表 neighbor_diameters = row[4:].tolist() # 获取从第5列开始的四邻树直径数据，并转换为列表 target_diameter = row["胸径"] mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) size_ratio = calculate_size_ratio(target_diameter, neighbor_diameters) result.append({"树编号": tree_number, "树种": target_species, "混交度": mixing_degree, "大小比数": size_ratio}) result_df = pd.DataFrame(result) result_df.to_excel(r"C:\Users\23714\Desktop\结果数据.xls", index=False) if __name__ == '__main__': main()

这是转换成Matlab的代码： function mixing_degree = calculate_mixing_degree(target_species, neighbor_species) mixing_sum = 0;... error('This code requires Matlab R2020 or later.'); end

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\BQ\PycharmProjects\pythonProject8\main.py", line 2, in <module> df = pd.read_csv(r'', index_col=0, parse_dates=['time']) NameError: name 'pd' is not defined Process finished with exit code 1怎么解决

这个错误提示说明你的代码中使用了 pandas 库，但是在代码开头并没有导入 pandas 库，所以需要在代码开头添加 import pandas as pd 语句来导入 pandas 库。如果你已经导入了 pandas 库，那么可能是因为你的 pandas...

#-*- encoding: utf-8 -*- from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) import pandas as pd # from exts import db # import config import json # 绑定配置文件 直接读取配置文件里面的内容。 # 用于从一个 Python 对象中加载配置项到应用程序的配置中。 # app.config.from_object(config) # 先创建 后面再进行绑定。。 # db.init_app(app) """ = f"mysql+pymysql://{USERNAME}:{PASSWORD}@{HOSTNAME}:{PORT}/{DATABASE}?charset=utf8mb4" 创建了一个 SQLAlchemy 对象， db.init_app(app) 将应用程序实例与 SQLAlchemy 对象关联起来，使得在应用程序中可以通过 db 对象来进行数据库操作。 """ @app.route('/hello') def hello(): return "hello" @app.route('/') def getTrendHis(): return jsonify({"code": 200, "message": "hello world"}) @app.route('/shujukexue2') def shujukexue2(): df = pd.read_excel("./学生信息表.xlsx") table_html = df.to_html() return f""" <html> <body> 学生信息表 {table_html} </body> </html> """ if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)具体意思是什么

这是一个使用 Flask 框架搭建的 Web 应用程序，它可以提供一些接口服务，如返回 "hello" 字符串、返回 JSON 格式数据、返回从 Excel 文件中读取的数据表格等。通过访问不同的 URL 可以触发不同的服务，例如 "/hello...

C:\Users\BQ\PycharmProjects\pythonProject8\venv\Scripts\python.exe C:\Users\BQ\PycharmProjects\pythonProject8\main.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\BQ\PycharmProjects\pythonProject8\main.py", line 2, in <module> df = pd.read_csv(r'', index_col=0, parse_dates=['time']) NameError: name 'pd' is not defined Process finished with exit code 1错误怎么解决

你需要在代码文件的顶部添加 import pandas as pd，这样就可以将 pandas 库导入到你的代码中了。如果你已经添加了这个导入语句，那么可能是你的 pandas 库没有正确地安装。你可以尝试重新安装 pandas 库，或者确保...

代码：import os import pandas as pd print("开始计算一口价") folder_path = "D:/一口价生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价及升价4.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], int): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = int(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], float): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = float(row["活动"]) new_price_df.loc[index] =[product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 新增一个功能：将“活动”列中命名为“买一送一（系统设置为单件5折）”对应的“标准售价”*05得出新的数值，将“买一送一（系统设置为单件5折）”对应的“商品编号”和计算出来的数值输出到一个新的xlsx表格，表格命名为“5折”，其中表格A列为“商品编号”对应“商品编号”，B列为“价格，对应计算出来的数值。而表格保存在“活动”表格的同一个目录下

activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) new_5_discount_df = pd.DataFrame...

Add comments to my code below and return，import pandas as pd import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx') # 使用jieba进行分词，并去除停用词 stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')'} texts = [] for text in df['子过程描述']: words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] texts.append(words) print(texts) # 构建词典和文档向量 dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] print(corpus) # 计算TF-IDF特征向量 tfidf = models.TfidfModel(corpus) corpus_tfidf = tfidf[corpus] print(tfidf) print(corpus_tfidf) # 计算相似度 index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) similarity_matrix = index[corpus_tfidf] print(index) print(similarity_matrix.shape) # 标注相似度大于0.75的单元格 for i in range(similarity_matrix.shape[0]): for j in range(i + 1, similarity_matrix.shape[1]): if similarity_matrix[i, j] > 0.75: df.at[i, '子过程描述'] = str(df.at[i, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' df.at[j, '子过程描述'] = str(df.at[j, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' # 保存结果到Excel表格 df.to_excel(r'example_similarity.xlsx', index=False)

df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx') # 使用jieba进行分词，并去除停用词 stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')...

if __name__ == '__main__': file_name = '51job-python开发岗位.csv' key_words = ['python开发', 'django开发'] for key in key_words: for page in range(1, 101): print(f'抓取职位关键词：{key} 的第 {page} 页') url = f'https://we.51job.com/api/job/search-pc?api_key=51job×tamp={int(time.time())}&keyword={parse.quote(key)}&searchType=2&function=&industry=&jobArea=000000&jobArea2=&landmark=&metro=&salary=&workYear=°ree=&companyType=&companySize=&jobType=&issueDate=&sortType=0&pageNum=50&requestId=6ad8715396f546e6bedc7f56165573fa&pageSize=20&source=1&accountId=&pageCode=sou%7Csou%7Csoulb' get_page(url) time.sleep(random.randint(2, 6)) data_df = pd.read_csv(file_name, header=None, names=['职位名称', '薪资', '工作地点', '发布时间', '公司名称', '经营范围', '公司性质', '职位福利', '学历要求', '经验要求']) data_df.to_excel(file_name.replace('.csv', '.xlsx'), index=False) os.remove(file_name)怎么解决url返回的内容为空或无效

# 解析网页内容并保存数据 ... else: print(f'请求 {url} 失败，状态码为 {response.status_code}') except Exception as e: print(f'请求 {url} 出现异常，错误信息为 {e}') 这样即使出现url返回的内容...
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python读取excel数据
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对Python 2.7 pandas 中的read_excel详解

导入pandas模块： import pandas as pd 使用import读入pandas模块，并且为了方便使用其缩写pd指代。 读入待处理的excel文件： df = pd.read_excel('log.xls') 通过使用read_excel函数读入excel文件，后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构，且含有列表和行标，对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外，如果一个excel含有多个表，如果你只想读入其中一个可以： df =

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