def save_excel(self,): import xlwt # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') worksheet.write(0,0,label='label') worksheet.write(0,1,label='classes') for i in range(len(self.save_flow_member)): worksheet.write(i+1,0,label=self.save_flow_member[i]) worksheet.write(i+1,1,label=self.save_flow_name[i]) workbook.save('./data/show_label.csv') data = pd.read_excel('./data/show_label.csv', index_col=0) data.to_csv('./data/show_label.csv', encoding='utf-8')

时间: 2023-06-06 21:07:05 浏览: 98
这是一段Python代码,用于保存数据到Excel文件中。该函数使用了Python的xlwt库,在运行之前需要先导入该库。其中self表示该函数是作为一个对象的方法进行调用的,其它参数可能需要根据具体情况进行实现。
相关问题

import xlwt # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') worksheet.write(0,0,label='label') worksheet.write(0,1,label='classes') for i in range(len(self.save_flow_member)): worksheet.write(i+1,0,label=self.save_flow_member[i]) worksheet.write(i+1,1,label=self.save_flow_name[i]) workbook.save('./data/show_label.csv') data = pd.read_excel('./data/show_label.csv', index_col=0) data.to_csv('./data/show_label.csv', encoding='utf-8')

import xlwt是Python中的一个模块,用于创建和操作Microsoft Excel文件。该模块可以用于写入或读取XLS文件,它提供了各种方法来创建Excel工作簿、工作表、单元格、样式等。通过该模块,可以对Excel文档进行分析和处理,实现数据的导入、导出和操作等。

import os import xlwt from win32com.client import Dispatch path = r'D:\softwaredata\pythondata\Findvideo30zhen' # 请替换为您的桌面路径 excel_path = path + 'result.xls' # 创建Excel文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('result') worksheet.write(0, 0, '文件路径') # 遍历文件夹 for root, dirs, files in os.walk('C:\\'): # 请替换为您要查询的文件夹路径 for file in files: if file.endswith('.avi'): full_path = os.path.join(root, file) try: dso = Dispatch('DSOFile.OleDocumentProperties') dso.Open(full_path) frame_rate = dso.SummaryProperties.FrameRate if frame_rate == '30.00': row = worksheet.last_used_row + 1 worksheet.write(row, 0, full_path) except: continue # 保存Excel文件这段代码有什么问题

这段代码有两个问题: 1. 在第一行的`import os`和第二行的`import xlwt`之间需要加上换行符`\n`。 2. 在第3行的`excel_path`变量中,需要在路径末尾加上文件名,即`result.xls`,否则会报错。 修改后的代码如下: ```python import os import xlwt from win32com.client import Dispatch path = r'D:\softwaredata\pythondata\Findvideo30zhen\n' # 请替换为您的桌面路径 excel_path = os.path.join(path, 'result.xls') # 添加文件名 # 创建Excel文件 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') worksheet = workbook.add_sheet('result') worksheet.write(0, 0, '文件路径') # 遍历文件夹 for root, dirs, files in os.walk('C:\\'): # 请替换为您要查询的文件夹路径 for file in files: if file.endswith('.avi'): full_path = os.path.join(root, file) try: dso = Dispatch('DSOFile.OleDocumentProperties') dso.Open(full_path) frame_rate = dso.SummaryProperties.FrameRate if frame_rate == '30.00': row = worksheet.last_used_row + 1 worksheet.write(row, 0, full_path) except: continue # 保存Excel文件 workbook.save(excel_path) ```
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import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter #设置线程数 num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

下面一段代码有什么错误:def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法,开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

#模块导入 from selenium import webdriver from time import sleep from lxml import etree import xlwt import openpyxl #初始化 ##浏览器部分 bro = webdriver.Chrome() bro.get("https://china.nba.cn/players/stats/#!/stephen_curry") page_text = bro.page_source sleep(5) bro.quit() tree=etree.HTML(page_text) ##表格数据部分 file=xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) line_per=[] #数据爬取函数准备 def score_record(x): tree_line=tree.xpath(x) line_0=[] for i in tree_line: tree_line_word=i.xpath('.//text()') for i in tree_line_word: if i.strip(): line_0.append(i.strip()) line_true=[line_0[0],line_0[18],line_0[19],line_0[20],line_0[21],line_0[22],line_0[23]] line_per.append(line_true) #爬取数据 a='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/thead/tr' score_record(a) for i in range(1,14): webside='/html/body/div[5]/div/div/div/div[2]/div[2]/section/div/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[3]/nba-stat-table/div/div[1]/table/tbody/tr[{}]'.format(i) score_record(webside) #保存数据 file = xlwt.Workbook() sheet1 = file.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True) for j in range(0,14): for i in range(0,7): sheet1.write(j,i,line_per[j][i]) file.save('python结课程序.xls') #分析数据 sheet1.write(0,7,"两分出手") sheet1.write(0,8,"两分命中") wb = openpyxl.load_workbook('python结课程序.xls') sheet = wb['sheet1'] for i in range(2, 15): c_val = sheet.cell(row=i, column=3).value e_val = sheet.cell(row=i, column=5).value g_val = sheet.cell(row=i, column=7).value result = c_val - e_val - g_val sheet.cell(row=i, column=8).value = result for i in range(2, 15): b_val = sheet.cell(row=i, column=2).value d_val = sheet.cell(row=i, column=4).value f_val = sheet.cell(row=i, column=6).value result = b_val - d_val - f_val sheet.cell(row=i, column=9).value = result wb.save('python结课程序.xls')

给出上述代码所使用的每个数据结构的名称、标识符以及它们之中每个数据项、记录、文卷和系的标识、定义、长度及它们之间的层次的或表格的相互关系。def askURL(url): head = { #模拟浏览器头部信息,向豆瓣服务器发送消息 "User-Agent": "Mozilla / 5.0(Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit / 537.36(KHTML, like Gecko) Chrome / 80.0.3987.122 Safari / 537.36" } #用户代理,表示告诉豆瓣服务器,我们是什么类型的机器、浏览器(本质上是告诉浏览器,我们可以接收什么水平的文件内容) request = urllib.request.Request(url,headers=head) html = "" try: response = urllib.request.urlopen(request) html = response.read().decode("utf-8") except urllib.error.URLError as e: if hasattr(e,"code"): print(e.code) if hasattr(e,"reason"): print(e.reason) return html #保存数据 def saveData(datalist,savepath): print("save....") book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8",style_compression=0) #创建workbook对象 sheet = book.add_sheet('豆瓣电影Top250',cell_overwrite_ok=True) #创建工作表 col = ("电影详情链接","图片链接","影片中文名","影片外国名","评分","评价数","概况","相关信息") for i in range(0,8): sheet.write(0,i,col[i]) #列名 for i in range(0,250): print("第%d条" %(i+1)) data = datalist[i] for j in range(0,8): sheet.write(i+1,j,data[j]) #数据 book.save(savepath) #保存 def saveDataDB(datalist,dbpath): init_db(dbpath) conn = sqlite3.connect(dbpath) cur = conn.cursor() for data in datalist: for index in range(len(data)): if index == 4 or index == 5: continue data[index] = '"'+data[index]+'"' sql = ''' insert into movie250 ( info_link,pic_link,cname,ename,score,rated,instroduction,info) values(%s)'''%",".join(data) # print(sql) cur.execute(sql) conn.commit() cur.close() conn.close() def init_db(dbpath): sql = ''' create table movie250 ( id integer primary key autoincrement, info_link text, pic_link text, cname varchar, ename varchar, score numeric , rated numeric , instroduction text, info text ) ''' #创建数据表 conn = sqlite3.connect(dbpath) cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) conn.commit() conn.close()

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