epath = "D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\yh_test0607.xlsx" data = pd.read_excel(epath,skiprows=0,sheet_name='test') col1 = data.iloc[:, 1] try: for i in range(0, 1): # 提取待设计井优化参数 train_optimize = data[['注采井距','靶点与老井点的距离（m）','靶点位置','射孔厚度（m）','孔隙度','有效厚度','渗透率', '单井控制面积(km2)','渗透率变异系数', '孔隙度变异系数','有效厚度变异系数','渗透率级差', '孔隙度级差','有效厚度级差','采出程度','剩余可采储量（吨）', '初期含水率','平均含油饱和度', '含油饱和度','平均产油量（吨/月）','DX','DY','X坐标','Y坐标']] train_optimize.fillna(train_optimize.mean(), inplace=True) # 待设计井的数据————选取第i口待设计井推荐 train_optimize1 = train_optimize.iloc[i, :] train_optimize2 = np.array(train_optimize1) DX = train_optimize2[20] DY = train_optimize2[21] CSX = train_optimize2[22] CSY = train_optimize2[23] mbjx = 26 mbjy = 26 yhq_zcjj=train_optimize2[0] yhq_bdljd=train_optimize2[1] yhq_bdwz=train_optimize2[2] yhq_skhd=train_optimize2[3] yhq_pjcyl=train_optimize2[19]

您的代码中提到了一个 excel 文件，它的路径是 "D:\czjblx\smmx\clf-pcl\TEST\yh_test0607.xlsx"，可以使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取该文件。读取后，您提取了该文件中的某些列作为待设计井的优化参数，并对缺失值进行了处理。然后您选择了第 i 口待设计井，提取了该待设计井的数据。其中，DX 和 DY 分别表示待设计井的 X 坐标和 Y 坐标，CSX 和 CSY 分别表示该待设计井所在的控制面的 X 坐标和 Y 坐标，mbjx 和 mbjy 分别表示每个小块的网格数，yhq_zcjj、yhq_bdljd、yhq_bdwz、yhq_skhd 和 yhq_pjcyl 分别表示待设计井的注采井距、靶点与老井点的距离、靶点位置、射孔厚度和平均产油量。