df.to_excel("E:\python-file\lab3\Scores.xlsx", index=False)有什么问题

时间: 2023-10-08 10:11:16 浏览: 80
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解决Python pandas df 写入excel 出现的问题

这段代码的问题在于文件路径中的反斜杠 "\" 需要转义，或者使用原始字符串。可以修改为以下两种方式之一： 1. 双反斜杠转义： ``` df.to_excel("E:\\python-file\\lab3\\Scores.xlsx", index=False) ``` 2. 使用原始字符串： ``` df.to_excel(r"E:\python-file\lab3\Scores.xlsx", index=False) ``` 另外，还需要确保保存文件的文件夹已经存在，否则会报错。可以先手动创建文件夹，或者使用代码创建文件夹。
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$ python demo.py -h usage: demo.py [-h] [--model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l}] [--device DEVICE] [--top_k TOP_K] [--scores_th SCORES_TH] [--n_limit N_LIMIT] [--no_display] [--no_sub_pixel] input ALike Demo. positional arguments: input Image directory or movie file or "camera0" (for webcam0). optional arguments: -h, --help show this help message and exit --model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l} The model configuration --device DEVICE Running device (default: cuda). --top_k TOP_K Detect top K keypoints. -1 for threshold based mode, >0 for top K mode. (default: -1) --scores_th SCORES_TH Detector score threshold (default: 0.2). --n_limit N_LIMIT Maximum number of keypoints to be detected (default: 5000). --no_display Do not display images to screen. Useful if running remotely (default: False). --no_sub_pixel Do not detect sub-pixel keypoints (default: False).什么意思

这是一个 Python 脚本的帮助信息。这个脚本用于展示 ALike 模型在输入图像中检测关键点的效果。下面是一些参数的解释： - input: 输入图像的路径，可以是一个图像文件、一个视频文件或者 "camera0"（表示使用...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores) ...

优化print("train") pd.concat(train_scores).describe() output_file = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/train.csv' train.to_csv(output_file, index=False) # independent testing results print("test") pd.concat(test_scores).describe() output_file1 = 'C:/Users/1028/Desktop/r_Python/test.csv' train.to_csv(output_file1, index=False)

然后，使用train.to_csv(output_file, index=False)将训练结果保存为csv文件。train是一个DataFrame，调用to_csv()方法将数据保存为csv格式文件。index=False表示不保存索引列。 然后，代码使用print函数...

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score_df.to_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) # 读取保存的 Excel 文件 new_score_df = pd.read_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1') 其中，to_excel 方法接收三个主要参数： ...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分',...

import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_...

import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Radar import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("C:/Users/aptx0/Desktop/PF/TEXT/ZJ.xlsx") # 获取系统标签 hero = df['系统'] # 获取分数数据 scores = df[['等保分数', '供应链分数', '关基分数', '数据分数', '双新分数', '业务分数', '终端分数']].values.tolist() # 创建雷达图对象 radar = Radar() # 设置雷达图的指标 radar.add_schema( schema=[ opts.RadarIndicatorItem(name="等保分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="供应链分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="关基分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="数据分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="双新分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="业务分数"), opts.RadarIndicatorItem(name="终端分数"), ] ) # 添加每个系统的数据 for i in range(len(hero)): radar.add( series_name=hero[i], data=[scores[i]], linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="4992ff"), ) # 设置图表样式 radar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) radar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-多例模式"), legend_opts=opts.LegendOpts(), ) # 渲染图表 radar.render("basic_radar_chart.html") # 设置单例模式 radar.set_global_opts( legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"), title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-单例模式"), ) # 渲染图表 radar.render("radar_selected_mode.html")

首先，它使用pandas库读取了一个Excel文件，然后获取了系统标签和分数数据。接着，创建了一个雷达图对象，并设置了雷达图的指标。然后，使用一个循环将每个系统的数据添加到雷达图中。最后，设置了图表的样式，并...

还是报错SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df_scores.loc[:, '聚类结果'] = kmeans.labels_.copy()

抱歉，我给出的建议可能不正确。这个警告通常是由于对DataFrame进行链式...df_scores = df_scores.copy() df_scores.loc[:, '聚类结果'] = kmeans.labels_ 这样可以避免警告并正确地将聚类结果赋值给DataFrame。

执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后，怎么隐藏Unnamed: 0_level_0

scores = pd.read_excel('./scores.xlsx') scores = scores.drop('Unnamed: 0_level_0', axis=1) 这里的axis=1表示删除列，axis=0表示删除行。这样就可以将Unnamed: 0_level_0这一列删除了。
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3. **性别（Gender）**：男性和女性在学术表现上可能存在差异，这可能受到社会文化、学习环境和个人兴趣等多种因素的影响。 4. **年级（Grade Level）**：学生的年级可以反映他们的学术水平，不同年级可能对应不同...
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执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后，怎么隐藏Unnamed: 0_level_0这个表头

可以在读取Excel文件时使用header参数来指定需要作为表头的行数。...scores = pd.read_excel('./scores.xlsx', header=1) 这样就可以将Unnamed: 0_level_0隐藏起来了，因为它不再是表头了。

selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 删除sel中的Avatar这一列

你可以这样操作： python # 筛选出不是 Avatar 的特征列 ...scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 这样就可以将 Avatar 列从选择的特征中删除了。

File "/home/zhxk/.local/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 249, in entrypoint getattr(model, mode)(verbose=True, **overrides) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 207, in train self.trainer.train() File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 183, in train self._do_train(int(os.getenv("RANK", -1)), world_size) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 302, in _do_train self.loss, self.loss_items = self.criterion(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 76, in criterion return self.compute_loss(preds, batch) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/v8/detect/train.py", line 174, in __call__ _, target_bboxes, target_scores, fg_mask, _ = self.assigner( File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 97, in forward target_gt_idx, fg_mask, mask_pos = select_highest_overlaps(mask_pos, overlaps, self.n_max_boxes) File "/home/zhxk/.local/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/utils/tal.py", line 44, in select_highest_overlaps if fg_mask.max() > 1: # one anchor is assigned to multiple gt_bboxes RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Sentry is attempting to send 2 pending error messages Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp line=278 error=710 : device-side assert triggered

出现此错误通常是由于CUDA内核遇到了问题，触发了设备端断言。这可能是由于使用了不正确的参数或数据类型，或者是由于内存不足等问题引起的。 为了调试此问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确保您的CUDA版本与...

解释以下代码：解释以下代码：import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数：",scores) print("簇内误差平方和：",distortions)

这段代码是用于对一个Excel数据表进行K-Means聚类算法，得到不同数量簇时的轮廓系数和簇内误差平方和。以下是代码的解释： 1. 首先导入了Matplotlib、pandas库和sklearn库中的metrics和cluster模块。 2. 通过...
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