EEM数据是一个文件夹中有10个Excel表格,并且降解率是在另外一个Excel表格中,请重新给出代码
时间: 2024-09-25 11:03:54 浏览: 24
如果你的数据分布在多个Excel文件中,我们需要稍作修改来处理这种情况。假设所有的EEM数据都在名为'eem_files'的文件夹下,每个Excel文件都有一个EEM矩阵,而降解率信息在'degradation_rates.xlsx'文件中。以下是更新后的代码:
```python
import os
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
# 定义函数来读取文件夹中的所有Excel文件并将它们合并
def load_eems_from_folder(folder_path):
eem_data = []
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith('.xlsx'):
eem_df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, filename))
eem_data.append(eem_df)
return pd.concat(eem_data, ignore_index=True)
# 读取EEM数据
eem_files_folder = 'eem_files' # 文件夹路径
eem_data = load_eems_from_folder(eem_files_folder)
# 读取降解率数据
degradation_rates = pd.read_excel('degradation_rates.xlsx')
# 将降解率与EEM数据按某个公共标识符连接起来(例如,文件名或行ID)
common_column = 'filename' # 如果有共同的文件名列
merged_data = pd.merge(eem_data, degradation_rates, on=common_column)
# 提取特征和目标变量
X = merged_data.iloc[:, :-1]
y = merged_data.iloc[:, -1]
# ... (接下来的部分保持不变,包括划分数据集,特征选择,模型训练等)
# ...
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