pd.read_csv()中sheet_name

时间: 2023-12-09 12:34:32 浏览: 235
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csv_file.rar_csv_csv文件_python_python 读写 excel_python处理csv数据

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很抱歉，`pd.read_csv()`中没有`sheet_name`参数。`sheet_name`参数是用于`pd.read_excel()`函数中读取Excel文件的不同工作表的参数。如果要读取CSV文件中的不同部分，可以使用`skiprows`和`nrows`参数来指定要跳过的行数和要读取的行数。例如： ```python import pandas as pd # 读取CSV文件中的第2行到第11行 data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=1, nrows=10) ```
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pd.read_csv 指定sheet

如果您需要读取Excel文件中的指定sheet，可以使用pd.read_excel并指定sheet_name参数。另外，如果您需要读取多个sheet，可以将sheet_name参数设置为None，这样会返回一个字典，其中键为sheet名称，值为对应的...

pd.read_csv读取不同sheet

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet1') # 读取Sheet2 df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='Sheet2') 其中，pd.ExcelFile函数用于打开Excel文件，sheet_name参数用于指定要读取的...

pd.read_csv读取某个sheet

pd.read_csv()函数是pandas库中用于读取CSV文件的函数，它可以读取CSV文件中的数据并将其转换为DataFrame对象。然而，read_csv()函数并不能直接读取Excel文件中的某个sheet，因为Excel文件和CSV文件的格式是不同的。...

py报错无属性stringIO: pd.read_csv(pd.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

这个错误可能是因为你没有导入StringIO模块。你可以在代码开头添加以下...pd.read_csv(StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') 这样就可以成功地将CSV数据写入Excel文件中了。

运行pd.read_csv(StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')时候，出现报错module 'pandas' has no attribute 'StringIO'

如果你的 Pandas 版本是 1.0.0 以上，那么 StringIO 已经被移动到...pd.read_csv(io.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') 这样就可以成功地将 CSV 数据写入 Excel 文件中了。

import pandas as pd #读取Excel文件 excel_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\GAFP list(1).xlsx" df_excel = pd.read_excel(excel_file, sheet_name="GAFP") #excel_col = df_excel["GAFP"]#读取指定内容 excel_col = df_excel["GAFP"].drop_duplicates()#读取指定内容并且查重查重 # 设置pandas的显示选项 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.width', 1000) # 设置显示宽度为1000像素 pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) # 设置每列的最大宽度为1000像素 # 读取CSV文件 csv_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\ServerGrpProjectList_export_1684484264572.csv" df_csv = pd.read_csv(csv_file)#读取全部内容 #csv_col = df_csv["ProjectId"]#读取指定内容 csv_col = df_csv["ProjectId"].drop_duplicates()#读取指定内容并且查重 # 数据对比 if excel_col.equals(csv_col): result = "数据一致" else: result = "数据不一致\n\nExcel文件中多出的数据：\n{}\n\nCSV文件中多出的数据：\n{}".format( excel_col[~excel_col.isin(csv_col)], csv_col[~csv_col.isin(excel_col)] ) # 将结果写入txt文件 txt_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\txt001.txt" with open(txt_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(result)

这段代码是用 Python 的 pandas 库实现了对比两个文件中指定列的内容是否一致，其中一个文件是 Excel 格式，另一个文件是 CSV 格式。具体实现过程包括读取文件、读取指定列、查重、比对、输出结果到文本文件。其中，...

pd.read_csv读取excel

data = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='Sheet1') 在上面的示例中，'filename.xlsx' 是您要读取的 Excel 文件的文件名，'Sheet1' 是要读取的工作表的名称。 请确保您已经安装了 pandas 库，并且将...

if file_path: try: with pd.ExcelWriter(file_path) as writer: pd.read_csv(pd.compat.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}')else: sg.popup('取消保存！')不要使用pd.compat.StringIO与io.StringIO以及IO来实现同样的功能

data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}') else: sg.popup('取消保存！') 这个实现方法直接使用...

if file_path: try: with pd.ExcelWriter(file_path) as writer: import io pd.read_csv(io.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}') else: sg.popup('取消保存！') 以上程序报错

pd.read_csv(io.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}') else: sg.popup('取消保存！'...

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)改为读取exl文件

可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，用法如下： data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0, ...data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=0, parse_dates=True)

帮我解读下这个代码：import csv import os import numpy as np import pandas as pd import pymysql from pymysql import connect # %% # drug_table = pd.read_excel('./data/drug.xlsx') drug_table_an = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='antibiotic') drug_table_sa = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='sedatives_and_analgesics') drug_table_co = pd.read_excel('./data/mimiciv_feature_info.xlsx', sheet_name='anticoagulant') prescriptions = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/PRESCRIPTIONS.csv') item = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_ITEMS.csv') labitem = pd.read_csv('/data/check_in/EHR_data/MIMIC_III/CSV/D_LABITEMS.csv') columns_pre = prescriptions.columns.tolist() columns_item = item.columns.tolist() columns_labitem = labitem.columns.tolist() # drugs = (drug_table['anticoagulant'].to_list()+drug_table['antiplatelet'].to_list())[:-4] drugs = ['barbital' ,'zepam' ,'zolam' ,'zolpidem' ,'propofol' ,'dexmedetomidine' ,'pentobarbital' ,'clonazepam' ,'alprazolam' ,'estazolam' ,'Zolpidem Tartrate'] drug_test_tsv = open('drug_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') drug_test = csv.writer(drug_test_tsv, delimiter=',') drug_test.writerow(columns_pre) item_test_tsv = open('item_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') item_test = csv.writer(item_test_tsv, delimiter=',') item_test.writerow(columns_item) labitem_test_tsv = open('labitem_patients_sedative.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') labitem_test = csv.writer(labitem_test_tsv, delimiter=',') labitem_test.writerow(columns_labitem) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM PRESCRIPTIONS where drug like '%"+ drug + "%' or drug_name_poe like '%"+ drug + "%' or drug_name_generic like '%"+ drug + "%'" print(sql) conn = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data_tmp = cursor.fetchall() # print(data_tmp is None) if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2], data_cur[3], data_cur[7], data_cur[8], data_cur[9]) drug_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_ITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) item_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() for drug in drugs: # print(type(drug)) sql = "select * FROM D_LABITEMS where label like '%{}%'" .format(drug) print(sql) conn1 = connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root', db='mimiciii') cursor1 = conn1.cursor() cursor1.execute(sql) data_tmp = cursor1.fetchall() if len(data_tmp) != 0: for data_cur in data_tmp: print(data_cur[1], data_cur[2]) labitem_test.writerow(list(data_cur)) # import pdb;pdb.set_trace() # %% import pandas as pd drug = pd.read_csv('drug_patients_sedative.csv') print(drug.DRUG.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_POE.unique()) # %% print(drug.DRUG_NAME_GENERIC.unique()) # %%

这段代码是Python语言的导入模块语句，它导入了csv、os、numpy、pandas和pymysql等模块，并从pymysql模块中导入connect函数。这些模块提供了各种功能，如读写CSV文件、操作操作系统、进行数值计算、处理数据和连接...

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...

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')

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。

dataset = pd.read_csv('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.txt', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, engine='c', parse_dates={'datetime':[0,1]}, index_col=['datetime']) dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型，提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"],errors='coerce') dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"],errors='coerce') dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"],errors='coerce') dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"],errors='coerce')请把这段代码改成阅读excel格式的数据集

好的，可以使用pandas中的read_excel方法来读取Excel格式的数据集，修改后的代码如下所示： python import pandas as pd ...sheet_name='Sheet1'表示读取Excel文件中名为“Sheet1”的工作表。

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表...

意外类型:(StringIO)可能的类型:(Union[str, PathLike[str], ReadCsvBuffer[bytes], ReadCsvBuffer[str]])(Union[str, PathLike[str], ReadCsvBuffer[bytes], ReadCsvBuffer[str]]) 报错出现在以下程序中： if file_path: try: with pd.ExcelWriter(file_path) as writer: import io pd.read_csv(io.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}') else: sg.popup('取消保存！')

pd.read_csv(io.StringIO(result)).to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') sg.popup('保存成功！') except Exception as e: sg.popup_error(f'保存失败：{str(e)}') else: sg.popup('取消保存！'...

import os import pandas as pd import openpyxl writer = pd.ExcelWriter("Z163.xls", engine='openpyxl') # 我要生成的excel的文件路径是my_excel.xls num = 1 for root, dirs, files in os.walk('./data04'): print(root) # 当前目录路径 print(dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 for file in files: tmp = pd.read_csv("./data04/%s" % file, sep=' ') tmp.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=file) writer.save()

这段代码使用Python的os、pandas和openpyxl模块，导入了Excel文件相关的功能，其中pd和openpyxl模块分别用来读取和写入Excel文件，writer用于在Excel文件中创建新的sheet页，文件名为Z163.xls。

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。