将这段代码循环365次,a1 = ws['Y1'].value - ws['AA1'].value,每一次数字均会累加,例如第2行代码即为a2 = ws['Y2'].value - ws['AA2'].value

时间: 2023-10-06 07:09:12 浏览: 40
可以使用 `for` 循环来实现对代码的重复执行。具体实现可以参考以下代码: ```python from openpyxl import Workbook, load_workbook # 打开 Excel 文件 workbook = load_workbook(filename="input.xlsx") # 获取工作表 ws = workbook.active # 创建新的 Workbook 对象 output_workbook = Workbook() # 创建 sheet2 sheet2 = output_workbook.create_sheet(title="Sheet2") # 写入表头 sheet2["A1"] = "Row" sheet2["B1"] = "Result" # 循环计算 for i in range(1, 366): # 计算 A1 - D1 的值 a1 = ws["Y" + str(i)].value - ws["AA" + str(i)].value # 将结果写入 sheet2 sheet2["A" + str(i + 1)] = i sheet2["B" + str(i + 1)] = a1 # 保存 Workbook output_workbook.save("output.xlsx") ``` 以上代码假设输入文件为 "input.xlsx",输出文件为 "output.xlsx"。在每次循环中,程序将会计算第 `i` 行的 A1-D1 的值,并将结果写入 sheet2 的第 `i+1` 行。最后,将结果保存到硬盘中。你可以根据实际情况修改文件名和路径。

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#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%%wa indexb <- d1b%%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,再求一级指标权重

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