from pandas import read_excel,ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

时间: 2023-10-19 07:33:20 浏览: 59
你遇到的错误提示"ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'"是因为你的代码中引用了pandas库,但是你的环境中没有安装pandas库导致的。解决这个问题的方法是通过conda或者pip命令安装pandas库。可以使用以下命令安装pandas: - 如果使用pip,可以运行命令"pip install pandas" - 如果使用conda,可以运行命令"conda install pandas"。 这样就可以解决你的问题,你就可以成功引入pandas库并使用其中的函数了。 这个解决方案来源于蓝色的紫的博客,他在博客中提到了解决"ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'"的方法。你可以通过这个方法解决你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas‘解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_61745097/article/details/125271937)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\笑猫\PycharmProjects\pythonProject6\venv\Lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 142, in import_optional_dependency module = importlib.import_module(name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\笑猫\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1206, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1178, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1142, in _find_and_load_unlocked ModuleNotFoundError: No module named 'openpyxl' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\笑猫\Desktop\1-1.py", line 2, in <module> df = pd.read_excel("C:/Users/笑猫/Desktop/acp.xlsx") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\笑猫\PycharmProjects\pythonProject6\venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 478, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\笑猫\PycharmProjects\pythonProject6\venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1513, in __init__ self._reader = self._engines[engine](self._io, storage_options=storage_options) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\笑猫\PycharmProjects\pythonProject6\venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 548, in __init__ import_optional_dependency("openpyxl") File "C:\Users\笑猫\PycharmProjects\pythonProject6\venv\Lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 145, in import_optional_dependency raise ImportError(msg) ImportError: Missing optional dependency 'openpyxl'. Use pip or conda to install openpyxl.

import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 读取csv文件 df = pd.read_csv("3c_left_1-6.csv", header=None) data = df.values # 定义高斯滤波器函数 def gaussian_filter(data, sigma): # 计算高斯核 size = int(sigma * 3) if size % 2 == 0: size += 1 x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size), np.linspace(-1, 1, size)) kernel = np.exp(-(x ** 2 + y ** 2 + z ** 2) / (2 * sigma ** 2)) kernel /= kernel.sum() # 使用高斯核进行滤波 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = cv2.filter2D(data[i], -1, kernel, borderType=cv2.BORDER_REFLECT) return filtered_data # 对x、y、z方向上的时序信号分别进行高斯滤波 sigma = 1.5 # 高斯核标准差 filtered_data = np.zeros_like(data) for i in range(data.shape[1]): filtered_data[:, i] = gaussian_filter(data[:, i], sigma) for i in range(data.shape[0]): filtered_data[i] = gaussian_filter(filtered_data[i], sigma) for i in range(data.shape[2]): filtered_data[:, :, i] = gaussian_filter(filtered_data[:, :, i], sigma) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(data**2) / np.sum((data-filtered_data)**2)) mse = np.mean((data - filtered_data) ** 2) psnr = 10 * np.log10(np.max(data)**2 / mse) print("SNR: {:.2f} dB".format(snr)) print("MSE: {:.2f}".format(mse)) print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr)) # 保存csv文件 df_filtered = pd.DataFrame(filtered_data) df_filtered.to_csv("filtered_data.csv", index=False, header=False)报错 File "G:\project2\gaussian.py", line 3, in <module> import cv2 ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'

修改代码使其能够正确运行。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import cv2 import open3d as o3d from skimage import color import colour from scipy.spatial import ConvexHull def convert_data(data): res=[] data=data.tolist() for d in data: res.append(tuple(d)) # print(res) return res def load_data_and_plot_scatter(path1="1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"): df1 = pd.read_csv(path1)[["X", "Y", "Z", "R", "G", "B"]] X1 = df1["X"].values Y1 = df1["Y"].values Z1 = df1["Z"].values df1_c = df1[["R", "G", "B"]].values / 255.0 XYZT = np.array([X1,Y1,Z1]) XYZ = np.transpose(XYZT) ABL = colour.XYZ_to_Lab(XYZ) LABT = np.array([ABL[:,1], ABL[:,2], ABL[:,0]]) LAB = np.transpose(LABT) # 将 numpy 数组转换为 open3d 中的 PointCloud 类型 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(LAB) # 估计点云法向量 pcd.estimate_normals() # 计算点云的凸包表面 mesh = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_alpha_shape(pcd, alpha=0.1) mesh.compute_vertex_normals() # 获取凸包表面上的点的坐标 surface_points = np.asarray(mesh.vertices) # 显示点云的凸包表面 o3d.visualization.draw_geometries([mesh]) # 创建一个 3D 坐标 fig = plt.figure() # ax = Axes3D(fig) ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter(LAB[:,0], LAB[:,1], LAB[:,2], c=df1_c) # # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('a* Label') ax.set_ylabel('b* Label') ax.set_zlabel('L Label') # 显示图形 plt.show() if __name__ == "__main__": load_data_and_plot_scatter()

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