解释一下for index, row in df_excel.iterrows():

时间: 2024-05-27 07:12:41 浏览: 220
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这段代码是用于遍历 Pandas DataFrame 表格中的行，index 表示行的索引，row 表示该行的数据。使用 iterrows() 方法可以将 DataFrame 按行分解为 (index, series) 对的元组，其中 series 包含了每行的数据。在 for 循环中可以通过 row.[列名] 来获取具体的某个单元格的值。
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for _, row in df.iterrows(): chinese_chars = extract_chinese(row['column_name']) print(f'在"{row["column_name"]}"中找到的中文字符:', chinese_chars) 在上述代码中，[\u4e00-\u9fa5]是Unicode范围...
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对同一目录下多个excel拼接成一张excel，可以校验身份证号，并对某一列进行统一变更

for _, row in all_data.iterrows(): if not is_valid_id(row['身份证号']): print(f"身份证号 {row['身份证号']} 校验失败") 最后，针对某一列的统一变更，假设我们想要变更“姓名”列的所有数据，只需定位...

import pandas as pd from difflib import SequenceMatcher # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\1000.xlsx') # 比较相似度函数 def similarity(a, b): return SequenceMatcher(None, str(a), str(b)).ratio() # 创建同名和不同名的DataFrame same_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) unsame_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) # 遍历每一行数据 for i, row in df.iterrows(): is_same = False for j, same_row in same_df.iterrows(): if row['author'] == same_row['author'] and similarity(row['org'], same_row['org']) > 0.8: is_same = True same_df.loc[j] = same_row.append(row) break if not is_same: unsame_df = unsame_df.append(row) # 保存同名和不同名的数据为Excel文件 same_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\same.xlsx', index=False) unsame_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\unsame.xlsx', index=False) print("同名的数据已保存为same.xlsx") print("不同名的数据已保存为unsame.xlsx") 这段代码 报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 如何修改

for i, row in df.iterrows(): is_same = False for j, same_row in same_df.iterrows(): if row['author'] == same_row['author'] and similarity(row['org'], same_row['org']) > 0.8: is_same = True same_...

import pandas as pd import difflib # 读取原始文件 df = pd.read_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_[].xlsx") # 从第二行开始筛选数据 df = df.iloc[1:] # 检查重复行，并合并相似的行 merged_rows = [] seen_authors = set() for _, row in df.iterrows(): author = row['author'] org = row['org'] if author in seen_authors: for merged_row in merged_rows: if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, str(merged_row['org']), org).ratio() > 0.9: merged_row.update(row) break else: merged_rows.append(row) else: merged_rows.append(row) seen_authors.add(author) # 创建新的数据框 merged_df = pd.DataFrame(merged_rows) df.to_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_md.xlsx", index=False) print("合并完成并保存为1000_md.xlsx") 报错TypeError: 'float' object is not iterable 如何修改

for _, row in df.iterrows(): author = row['author'] org = str(row['org']) # 将 'org' 列的值转换为字符串类型 if author in seen_authors: for merged_row in merged_rows: if merged_row['author'] == ...

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name') # 选择特定的列，筛选不为空的行 filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()] # 创建列表保存接口名称和所在行数 interface_info = [] # 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称和行号 for index, row in filtered_df.iterrows(): interface_name = row['接口名称'] row_number = index + 2 # 行号从2开始（索引从0开始） interface_info.append((interface_name, row_number)) # 打印接口名称及所在行数 for interface_name, row_number in interface_info: print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}") 将filtered_df 也放在列表里

for index, row in filtered_df.iterrows(): interface_name = row['接口名称'] row_number = index + 2 # 行号从2开始（索引从0开始） interface_data = row.tolist() # 将该行数据转换为列表形式 interface_...

import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(output_file_paths, sheet_name=sheet_name) # 选择特定的列，筛选不为空的行 filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()] # 创建列表保存接口名称和所在行数 interface_info = [] # 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称和行号 for index, row in filtered_df.iterrows(): interface_name = row['接口名称'] interface_rows = row['请求分类'] row_number = index + 2 # 行号从2开始（索引从0开始） interface_info.append((interface_name, row_number,interface_rows)) 优化这段代码 提升性能

for index, row in enumerate(sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True), start=2): interface_name = row[1] # 假设接口名称在第2列（索引为1） interface_rows = row[0] # 假设请求分类在第1列（索引为0） ...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if level_cards in row[1]: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': row[3], '账号姓名': row[2]})], ignore_index=True) print(level_cards)

具体来说，代码首先通过 pandas 库中的 read_excel() 函数来读取指定路径下的 Excel 文件，然后使用 iterrows() 函数来遍历每一行数据。在第一个 for 循环中，如果某一行的第二列（即“卡号”）等于指定的“一级卡”...

将以下代码：import os import pandas as pd folder_path = "D:/活动生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) # convert product code to 7 digits product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 生成一个exe文件，并可以让我下载使用

为了将Python代码转换为可执行文件（exe文件），你可以使用PyInstaller库。首先，你需要在命令行中安装PyInstaller库： pip install pyinstaller 安装完成后，打开命令行，进入代码所在目录，运行以下命令...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx',index_col=0) print(df) first_card = 6228480269035098277 level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) print(level_cards) level_cards.to_excel('E:\projects\study\study_2.xlsx',engine=)

for index, row in df.iterrows(): if row[0] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[0]]})], ignore_index=True) # 将数据写入 Excel 文件 ...

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date ...

B行的数字都是整数，取值范围是1到30；C行的数字都是小数，取值范围是0.001到0.999。B行的数字都是从小到大排列的。 在保证准确率的前提下优化下面的程序。 ''' import pandas as pd # 读取两个 Excel 文件 df1 = pd.read_excel("1.xlsx") df2 = pd.read_excel("2.xlsx") # 定义输出 Dataframe output_df = pd.DataFrame(columns=["B", "C"]) # 遍历 df1 中的每一行，比较 B 和 C 列的数值是否与 df2 中相同 for index1, row1 in df1.iterrows(): for index2, row2 in df2.iterrows(): if row1["B"] == row2["B"] and row1["C"] == row2["C"]: # 如果 B 和 C 的数值相同，则将它们追加到 output_df 中，并跳出内层循环以继续处理下一行 output_df.loc[len(output_df)] = [row1["B"], row1["C"]] break # 保存输出 Excel 文件 output_df.to_excel("3.xlsx", index=False) '''

在代码中使用了两个嵌套的for循环，时间复杂度较高。...output_df.to_excel("3.xlsx", index=False) 这样可以避免使用嵌套循环，提高程序的效率。同时，使用merge函数进行合并也可以避免出现重复的数据。

代码：import os import pandas as pd print("开始计算一口价") folder_path = "D:/一口价生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价及升价3.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] elif isinstance(row["活动"], int) or isinstance(row["活动"], float): product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price = int(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 将“活动”列中所有数值都以int类型输出了，请修改代码输出类型位：如果是int类型，则输出int类型。是float类型，就输出float类型。，

for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2)...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0) first_card = '6228480269035098277' level_cards_data = [] for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards_data.append('一级卡',row[1]) print(level_cards_data) level_cards = pd.DataFrame(level_cards_data,columns=['卡级','账号']) print(level_cards)

这段代码和之前的代码类似，不同之处在于去掉了最后一行打印DataFrame对象的代码。也就是说，这段代码只是根据指定的银行卡账号（first_card）在DataFrame对象中查找符合条件的数据，并将其存储在名为level_cards_...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0) print(df) first_card = '6228480269035098277' level_cards_data = [] for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards_data.append('一级卡',row[1]) print(level_cards_data) level_cards = pd.DataFrame(level_cards_data,columns=['卡级','账号']) print(level_cards)

这段代码使用了Python的pandas库来读取Excel文件，并且将读取的数据存储在一个名为df的DataFrame对象中。其中，通过设置pandas的显示选项来确保中文字符的正确显示。然后，代码根据指定的银行卡账号（first_card）在...

代码：import os import pandas as pd print("开始计算一口价") folder_path = "D:/一口价生成" file_name = "活动.xlsx" new_file_name = "一口价及升价.xlsx" activity_file_path = os.path.join(folder_path, file_name) activity_df = pd.read_excel(activity_file_path) discounts = {"6.9折": 0.69, "5折": 0.5, "3.9折": 0.39} new_price_df = pd.DataFrame(columns=["商品编码", "价格"]) for index, row in activity_df.iterrows(): if row["活动"] in discounts: standard_price = row["标准售价"] discount = discounts.get(row["活动"], 1) new_price = round(standard_price * discount, 2) product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] else: product_code = str(row["商品编码"]).zfill(7) try: new_price = int(row["活动"]) except ValueError: # 处理折扣率类型 if "折" in row["活动"]: discount = float(row["活动"].strip("折")) / 10 new_price = round(row["标准售价"] * discount, 2) else: new_price = float(row["活动"]) new_price_df.loc[index] = [product_code, new_price] new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name) new_price_df.to_excel(new_file_path, index=False) print("已生成") 无法将 "活动" 列中的int类型和float类型的数值输出到“一口价”的表格上，请修改代码，需要“活动”列中的int和float类型的值输出。

if "折" in row["活动"]: discount = float(row["活动"].strip("折")) / 10 new_price = round(row["标准售价"] * discount, 2) else: new_price = float(row["活动"]) 改为如下： if type(row["活动...

帮我解释import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6212250200006032450' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[2] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['一级卡'], '账号': [row[2]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

接着，代码使用 pd.read_excel() 函数读取了一个 Excel 文件，并将其转换为一个 Pandas 的 DataFrame 对象，并指定了 index_col=0 参数，以将第一列作为 DataFrame 的索引。 接下来，代码定义了一个字符串变量 ...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_excel('G:\A5204990500002023050006\一级卡6228480269035098277.xlsx', index_col=0) print(df) first_card = '6212250200006032450' level_cards = pd.DataFrame({'卡级': [], '账号': []}) for index, row in df.iterrows(): if row[2] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': [row[1]], '账号': [row[2]]})], ignore_index=True) print(level_cards)

在for循环中，使用了df.iterrows()方法遍历了df中的每一行数据，判断第3列的值是否等于first_card，如果相等，则创建一个包含符合条件的'卡级'和'账号'的DataFrame对象，并将其与level_cards进行拼接...
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![【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈](https://community.cloudera.com/t5/image/serverpage/image-id/31614iEBC942A7C6D4A6A1/image-size/large?v=v2&px=999) 参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. Java内存模型
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c 语言return用法

在C语言中，`return`关键字用于结束函数的执行并返回一个值给函数调用者（如果函数声明了返回类型）。它的基本语法如下： ```c return_type function_name(parameters) { // 函数体内的代码 if (条件) { return value; // 可选的，直接返回一个特定值 } else { // 可能的计算后返回 result = some_computation(); return result; } } ``` 当`return`被执行时，控制权会立即从当前函数转移