with pd.ExcelWriter('MISPOS明细_{}.xlsx'.format(now)) as writer: NameError: name 'now' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了一个变量 `now`，但是这个变量没有被定义。可能是因为在代码中没有对 `now` 进行赋值操作，或者是因为 `now` 的作用域不正确导致无法访问。

你可以尝试在代码中定义 `now` 变量，如下所示：

import datetime

now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')

with pd.ExcelWriter('MISPOS明细_{}.xlsx'.format(now)) as writer:
    # 写入 Excel 数据

这里使用了 Python 内置的 `datetime` 模块来获取当前时间，并将其格式化为字符串作为 Excel 文件名的一部分。这样就可以避免 `now` 变量未定义的错误。

相关问题

import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

这段代码是用来实现按照省份将数据进行分类并生成不同的 Excel 文件的，但是循环部分可以使用 Pandas 的 groupby 方法来实现更高效的分组。以下是代码修改建议：

import pandas as pd 

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str})

# 按照省份和处理情况分组
grouped = data.groupby(["省份", "处理情况"])

# 生成全量文件
data.to_excel("全量文件.xlsx", index=False)

# 按照省份生成文件
for name, group in grouped:
    province, status = name
    group.to_excel(f"{province}{status}旧机具明细.xlsx", sheet_name=f"{province}{status}", index=False)

这样就可以实现更高效的分组和处理，并且生成的文件名包含了处理情况信息。

import pandas as pd import datetime now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 获取当前日期，格式为年月日 data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了，这么做太蠢了，其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[data["省份"] == department] # 如果多条件筛选，new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) +"旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

这段代码的作用是读取一个名为"MISPOS明细.xlsx"的Excel文件，将数据根据"省份"这一列进行分类，然后分别保存到以省份名称命名的Excel文件中，文件名格式为"省份名称 + 旧机具未处理明细 + .xlsx"。具体步骤如下：

1.使用Pandas库中的read_excel()函数读取Excel文件，指定dtype参数为{'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}，即将"商户编号"、"终端编号"、"处理情况"这三列数据的数据类型设置为字符串类型。

2.获取数据的行数和列数，并创建一个空列表department_list用于存储省份名称。

3.遍历数据中的每一行，将该行数据的"省份"列的值存储到temp变量中，如果temp不在department_list列表中，则将temp添加到department_list列表中。

4.遍历department_list列表中的每一个省份名称，创建一个空的DataFrame对象new_df。

5.遍历数据中的每一行，如果该行数据的"省份"列的值等于当前遍历到的省份名称，则将该行数据添加到new_df中。

6.将new_df中的数据保存到以当前遍历到的省份名称命名的Excel文件中，文件名格式为"省份名称 + 旧机具未处理明细 + .xlsx"，并指定sheet名称为当前遍历到的省份名称。

7.最后生成的多个Excel文件中包含了按照省份分类的数据。