Sub Macro1() Dim erow As Integer, Fsbill As String, r As Variant erow = Sheets("汇总").[a65536].End(xlUp).Row + 1 Fsbill = Range("i7") If Application.CountIf(Sheets("汇总").Range("c:c"), Fsbill) > 0 Then MsgBox "采购单号" & Fsbill & " was already exists !!!!" Exit Sub End If For r = 19 To 24 If Cells(r, 2) <> "" Then Sheets("汇总").Cells(erow, 1) = Month(Cells(8, 9)) Sheets("汇总").Cells(erow, 2) = Cells(8, 9) Sheets("汇总").Cells(erow, 3) = Cells(7, 9) Sheets("汇总").Cells(erow, 4) = Cells(7, 3) Sheets("汇总").Cells(erow, 5) = Cells(9, 9) Sheets("汇总").Cells(erow, 6) = Cells(10, 9) Sheets("汇总").Cells(erow, 7) = Cells(r, 2) Sheets("汇总").Cells(erow, 8) = Cells(r, 4) Sheets("汇总").Cells(erow, 9) = Cells(r, 5) Sheets("汇总").Cells(erow, 10) = Cells(r, 6) Sheets("汇总").Cells(erow, 11) = Cells(r, 7) Sheets("汇总").Cells(erow, 12) = Cells(r, 8) erow = erow + 1 End If Next Sheets("汇总").Select MsgBox "OK" End Sub这段VBA代码的作用

时间: 2024-01-07 13:06:12 浏览: 96
这段VBA代码的作用是将一个表格中指定区域的数据复制到另一个表格中,并在复制数据的同时进行一些条件判断和数据处理。具体包括以下几个步骤: 1. 获取目标表格的插入行数,使新数据可以添加到表格的末尾。 2. 获取源表格中指定单元格的值,用于后面判断采购单号是否已存在。 3. 判断采购单号是否已存在于目标表格中,如果存在则弹出提示信息并退出代码。 4. 遍历源表格中指定的行,对于每一行,如果第二列不为空,则将该行的数据复制到目标表格的指定列中。 5. 将目标表格切换到“汇总”表格,并弹出提示信息“OK”。 总体来说,这段代码实现了将源表格中指定区域的数据复制到目标表格中,并在复制的过程中进行一些数据处理和条件判断。
相关问题

/** * Katana1994 Macro */ function Katana1994() { Dim doc1 As Document Dim rng As Range Dim chapterStart As Long Dim chapterEnd As Long Dim chapterTitle As String Dim chapterIndex As Integer Dim newDoc As Document Set doc1 = ActiveDocument chapterIndex = 1 ' 遍历文档的每个段落 For i = 1 To doc.Paragraphs.Count Set rng = doc.Paragraphs(i).Range ' 检查段落是否为章节标题 If rng.Text Like "第*篇*" Or rng.Text Like "*、*" Then If chapterStart > 0 Then chapterEnd = rng.Start - 1 ' 选中章节内容 doc.Range(chapterStart, chapterEnd).Select ' 复制章节内容 Selection.Copy ' 创建新文档并粘贴章节内容 Set newDoc = Documents.Add newDoc.Content.Paste ' 保存新文档 newDoc.SaveAs "Chapter" & chapterIndex & " - " & chapterTitle & ".docx" newDoc.Close chapterIndex = chapterIndex + 1 End If ' 更新章节标题和起始位置 chapterTitle = rng.Text chapterStart = rng.End End If Next i } 纠正代码

这段代码有一些错误,需要进行一些修改: 1. 定义的过程名为 Katana1994(),但是在代码中使用了 doc 变量,应该将其改为 doc1。 2. 在 For 循环中,应该使用 doc1.Paragraphs.Count 而不是 doc.Paragraphs.Count。 3. 在 If 语句中,应该使用 rng.Text Like "第*篇*" 或者 rng.Text Like "*、*",而不是将它们写在一起。 4. 在创建新文档时,应该使用 Documents.Add() 而不是 Documents.Add。 5. 在保存新文档时,应该将文件名中的章节标题改为 chapterTitle。 修改后的代码如下: ``` Sub Katana1994() Dim doc1 As Document Dim rng As Range Dim chapterStart As Long Dim chapterEnd As Long Dim chapterTitle As String Dim chapterIndex As Integer Dim newDoc As Document Set doc1 = ActiveDocument chapterIndex = 1 For i = 1 To doc1.Paragraphs.Count Set rng = doc1.Paragraphs(i).Range If rng.Text Like "第*篇*" Or rng.Text Like "*、*" Then If chapterStart > 0 Then chapterEnd = rng.Start - 1 doc1.Range(chapterStart, chapterEnd).Select Selection.Copy Set newDoc = Documents.Add() newDoc.Content.Paste newDoc.SaveAs "Chapter" & chapterIndex & " - " & chapterTitle & ".docx" newDoc.Close chapterIndex = chapterIndex + 1 End If chapterTitle = rng.Text chapterStart = rng.End End If Next i End Sub ```

xlApp = win32com.client.DispatchEx('KET.Application') xlApp.Visible = False xlApp.DisplayAlerts = 0 xlBook_1 = xlApp.Workbooks.Open(pth) xlBook_1.Worksheets.Add().Name = 'AAA' xlmodule = xlBook_1.VBProject.VBComponents.Add(sheet_name) code = '''sub MyVBA() sheets(1).select range("A1")=55 end sub''' xlmodule.CodeModule.AddFromString(code.strip()) xlBook_1.Application.Run('我的模块.MyVBA') xlBook_1.Close(True) # 括号里就是不保存修改 xlBook_1.quit() # 退出进程 检查这段代码的bug

这段代码是用Python调用Excel的VBA Macro,在Excel中添加一个名为"AAA"的工作表,然后在该表中添加一个名为"我的模块"的VBA模块并将一段代码写入该模块。最后,Python运行该模块并保存工作簿。
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帮我调试这段代码,使它的模型评价评分高于0.6import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import f1_score # 读取训练集和测试集数据 data_hk = pd.read_csv("员工满意度_train.csv", engine='python') # 填充缺失值 data_hk.fillna(0, inplace=True) data_hk = data_hk.drop(labels=['division'],axis=1) # 将分类特征进行编码 encoder = LabelEncoder() data_hk['package'] = encoder.fit_transform(data_hk['package'].astype(str)) # 划分训练集和验证集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_hk.iloc[:, 0:-1], data_hk.iloc[:, -1], test_size=0.45, random_state=10) # 模型训练 model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) model.fit(X_train, y_train) # 读取测试集数据 forecast_hk = pd.read_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", engine='python') forecast_hk = forecast_hk.drop(labels=['division'],axis=1) forecast_hk.fillna(0, inplace=True) forecast_hk['package'] = encoder.transform(forecast_hk['package'].astype(str)) # 在测试集上进行预测 y_predict = model.predict(forecast_hk) # 将预测结果添加到测试集中 forecast_hk['salary'] = y_predict forecast_hk.to_csv("员工满意度_test_nolabel.csv", index=False) # 在验证集上进行预测和评估 y_pred_test = model.predict(X_test) score = f1_score(y_test, y_pred_test, average='macro') print("模型评价(f1-score):", score)

def classification_report_to_dict(report): lines = report.split('\n') lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] classes = [] class_dict = {} for line in lines[1:]: t = line.split() if len(t) == 1: class_name = t[0] classes.append(class_name) class_dict[class_name] = {} else: class_dict[class_name]['precision'] = float(t[0]) class_dict[class_name]['recall'] = float(t[1]) class_dict[class_name]['f1-score'] = float(t[2]) class_dict[class_name]['support'] = int(t[3]) macro_avg = lines[-3].split() micro_avg = lines[-2].split() class_dict['macro avg'] = {'precision': float(macro_avg[1]), 'recall': float(macro_avg[2]), 'f1-score': float(macro_avg[3]), 'support': int(macro_avg[4])} class_dict['micro avg'] = {'precision': float(micro_avg[1]), 'recall': float(micro_avg[2]), 'f1-score': float(micro_avg[3]), 'support': int(micro_avg[4])} return class_dict def classification_report_from_dict(report_dict): classes = list(report_dict.keys()) classes.remove('macro avg') classes.remove('micro avg') lines = [' precision recall f1-score support\n\n'] for class_name in classes: line = f"{class_name.ljust(15)}{report_dict[class_name]['precision']:.2f} {report_dict[class_name]['recall']:.2f} {report_dict[class_name]['f1-score']:.2f} {report_dict[class_name]['support']:5d}\n" lines.append(line) lines.append('\n') macro_avg = report_dict['macro avg'] line = f"{'macro avg'.ljust(15)}{macro_avg['precision']:.2f} {macro_avg['recall']:.2f} {macro_avg['f1-score']:.2f} {macro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) micro_avg = report_dict['micro avg'] line = f"{'micro avg'.ljust(15)}{micro_avg['precision']:.2f} {micro_avg['recall']:.2f} {micro_avg['f1-score']:.2f} {micro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) report_str = ''.join(lines) return report_str for i, report in enumerate(report): report_dict[f'report_{i + 1}'] = classification_report_to_dict(report) report_df = pd.DataFrame.from_dict(report_dict, orient='index') avg_report_dict = report_df.mean().to_dict() avg_report_str = classification_report_from_dict(avg_report_dict) print(avg_report_str)出现local variable 'class_name' referenced before assignment怎么解决

修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area(方法二) fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area(方法一) # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)制作混淆矩阵的热力图以及多分类的roc曲线和auc值

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