import pandas as pd city ＝ pd.ExcelFile('city.xlsx')

你这段代码中有一个语法错误，应该在第二行代码的等号两侧加上空格，如下所示：

import pandas as pd 
city = pd.ExcelFile('city.xlsx')

这样修改后，你就可以使用 Pandas 库中的 `ExcelFile` 方法读取名为 `city.xlsx` 的 Excel 文件了。如果你仍然遇到问题，请提供更多的错误信息和上下文。

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以下是商超的货品价格数据清洗代码，请根据将“”内的代码填写完整。 import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame(pd.read csv(namecsvheader=1))df=pd.DataFrame(pd.read excel(namexlsx')) df=pdDataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006]， "date":pd.date range('20130102',p eriods=6), "city":['Beijing ', 'SH', guangzho u', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING". "age":[23,44,54,32,34,32],"categ ory":['100-A','100-B','110-A',110-C',210-A','130-F', "price":[1200,np.nan,2133,5433,np nan,4432]}, columns=iddatecitycategor y','age','price']) df.() #查看数据表的维度 df.()#检查数据空值 dfl'.isnull()#检查价格特定列空值 df'city].()#查看city列中的唯一值 df. ()#查看数据表的值df #查看数据表的值 df.#查看列名称 df.(how=any)#删除数据表中含有空值的行 df['price]._(df'price]mean())#使用price均值对 NA进行填充 df['city'].#删除后出现的重复值 dfhead()#查看数据前5行的值

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv', header=1)) #读取csv文件并指定表头行为1
df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) #读取excel文件

df=pd.DataFrame({
"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102',periods=6), #使用pd.date_range()生成日期序列
"city":['Beijing', 'SH', 'guangzhou', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING'], #修改城市名称，统一为小写
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]
}, columns=['id','date','city','category','age','price'])

df.shape #查看数据表的维度
df.isnull().sum() #检查数据空值
df['price'].isnull().sum() #检查价格特定列空值
df['city'].unique() #查看city列中的唯一值
df.values #查看数据表的值
df.columns #查看列名称
df.dropna(how='any', inplace=True) #删除数据表中含有空值的行
df['price'].fillna(df['price'].mean(), inplace=True) #使用price均值对NA进行填充
df['city'].drop_duplicates(inplace=True) #删除后出现的重复值
df.head() #查看数据前5行的值

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud def create_wordcloud(city_name): data_path = r"C:\Users\17116\Desktop\大一\去哪儿.xlsx" travel_data = pd.read_excel(data_path) city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name) # 提取玩法列并合并为一个字符串 corpus = ' '.join(city_dataframe['玩法']) # 创建词云对象 wordcloud = WordCloud( width=2000, height=500, font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf", background_color='white').generate(corpus) # 在显示词云图之前设置图像大小 plt.figure(figsize=(60, 30)) plt.imshow(wordcloud.recolor(), interpolation="bilinear") plt.axis('off') plt.show() 基于上面的代码，如何实现把“玩法”那一列中的“深度游”剔除后生成词云图

要实现将“玩法”列中的“深度游”剔除后生成词云图，你可以在创建词云对象之前对数据进行处理。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

def create_wordcloud(city_name):
    data_path = r"C:\Users\17116\Desktop\大一\去哪儿.xlsx"
    travel_data = pd.read_excel(data_path)
    city_dataframe = travel_data.groupby('地点').get_group(city_name)

    # 剔除玩法列中的"深度游"
    city_dataframe = city_dataframe[city_dataframe['玩法'] != '深度游']

    # 提取玩法列并合并为一个字符串
    corpus = ' '.join(city_dataframe['玩法'])

    # 创建词云对象
    wordcloud = WordCloud(width=2000, height=500, font_path="C:/Windows/Fonts/simfang.ttf",
                          background_color='white').generate(corpus)

    # 在显示词云图之前设置图像大小
    plt.figure(figsize=(60, 30))
    plt.imshow(wordcloud.recolor(), interpolation="bilinear")

    plt.axis('off')
    plt.show()

在上面的代码中，我们使用 `city_dataframe = city_dataframe[city_dataframe['玩法'] != '深度游']` 这一行代码剔除了玩法列中值为"深度游"的行。然后，我们再提取剔除后的玩法列并合并为一个字符串，最后创建词云对象并显示词云图。