df = pd.read_excel(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx') ^ IndentationError: unexpected indent

时间: 2023-12-03 14:02:35 浏览: 158
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系统级中断源-详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

这个错误通常是由于代码中存在缩进不当导致的。请检查前面的代码是否存在缩进，或者将这行代码前面的代码重新排版一下，使其缩进正确。正确的代码应该是这样的： ``` import pandas as pd df = pd.read_excel(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx') ```
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详解Pandas pd.read_excel操作：参数整合与实例教程

例如，pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl', na_values=['NaN'])，其中engine='openpyxl'指定了使用OpenPyXL引擎读取Excel文件，na_values=['NaN']则定义了如何处理包含空值的...

import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(r"C:\Users\Ethan\Desktop\损失值40次.xlsx") # 获取需要的两列数据 x = df['epoch'] y = df['train'] # y = df['valid'] # 生成图像 plt.plot(x, y) plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('loss') plt.title('train') # plt.title('valid') plt.show()要让这段代码画出每一个点的位置？

df = pd.read_excel(r"C:\Users\Ethan\Desktop\损失值40次.xlsx") # 获取需要的两列数据 x = df['epoch'] y = df['train'] # 生成图像 plt.plot(x, y, marker='o') # 加入 marker='o' 参数，指定使用圆点标记...

df = pd.read_xlsx(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx')

这段代码有误，应该使用pd.read_excel()函数来读取 Excel 文件。另外，\在字符串中是转义符，需要使用双斜杠\\或者单斜杠/来表示路径。...df = pd.read_excel('C:/Users/17850/Desktop/data.xlsx')

数据合并后，第二个表格数据错位：import pandas as pd # 读取第一个 Excel 表格的数据 df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据 result = pd.DataFrame() # 循环读取其他 Excel 表格的数据，合并到 result 中 for file in ['附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx']: df = pd.read_excel(file) result = pd.concat([result, df], ignore_index=True) # 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并 df = pd.concat([df1, result], ignore_index=True) # 输出到新的 Excel 表格中 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # 读取第二个 Excel 表格的数据 df2 = pd.read_excel('附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # ...

df = pd.DataFrame({'列名：R_list'}) df.to_excel(r'C:\Users\hx212\Desktop\新建文件夹 (3)\R_list.xlsx', index=False)

df.to_excel(r'C:\Users\hx212\Desktop\新建文件夹 (3)\R_list.xlsx', index=False) 在这个示例中，我们首先创建一个名为 R_list 的列表。然后，我们使用 pd.DataFrame() 创建一个 DataFrame 对象，并将...

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine

具体来说，它首先使用 Pandas 库中的 ExcelFile 函数读取 Excel 文件，然后通过遍历所有工作表的方式，使用 read_excel 函数读取每个工作表的数据，并将它们存储在一个列表中。最后，使用 Pandas 库中的 concat...

data = pd.read_excel(r'F:\NL_3\PICTURE.xlsx',sheet_name= '20132', usecols=[A:H]),改错

data = pd.read_excel(r'F:\NL_3\PICTURE.xlsx', sheet_name='20132', usecols='A:H') 这将加载文件路径为 F:\NL_3\PICTURE.xlsx 的 Excel 文件中的名为 20132 的工作表的数据，并仅选择列 A 至 H。请确保...

# 创建一个空的DataFrame，用于存储所有小时的求和结果 sum_data = pd.DataFrame() # 读取多个表格并执行相同的操作 for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx', '长寿.xlsx']: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file) # 将时间列转换为datetime类型 df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour] # 对多个列进行求和，并输出为一行数据 sum_hour = data_hour[['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数', '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True) # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中 sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True) # 将结果保存到Excel表格 sum_data.to_excel('结果.xlsx', index=False)我希望每个不同的excel文件的结果能够在同一个表格中，但是含有各自的表头，能够分开

df = pd.read_excel(file) # 将时间列转换为datetime类型 df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df....

data3 = pd.read_excel("C:\\Users\\86157\\Desktop\\附件3.xlsx")报错了怎么修改、

data3 = pd.read_excel(r"C:\Users\86157\Desktop\附件3.xlsx") 2. 检查文件是否存在：确保指定的文件存在于指定的路径中。你可以手动检查一下路径中是否存在名为"附件3.xlsx"的文件。 3. 检查是否安装了所需的...

import pandas as pd # 读取第一个 Excel 表格的数据 df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据 result = pd.DataFrame() # 循环读取其他 Excel 表格的数据，合并到 result 中 for file in ['附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx']: df = pd.read_excel(file) result = result.append(df) # 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并 result = pd.concat([result, df], ignore_index=True) # 输出到新的 Excel 表格中 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

你修改的代码仍然有问题，第 8 行中的 result = pd.DataFrame() 会创建一个空 DataFrame 对象，但是在第 10-13 行的 for 循环中，你使用了 append 方法将 df 合并到 result 中，这会创建另一个新的 DataFrame 对象，...

import pandas as pd df=pd.read_excel(r"C:\users\zhangjunhong\desktop\test.xlsx") df 编号 年龄 性别 注册时间 0 A1 54 男 2018-08-08 1 A2 16 女 2018-08-09 2 A3 47 女 2018-08-10 3 A4 41 男 2018-08-11

这段代码是用于读取一个名为 "test.xlsx" 的 Excel 文件，并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式，最后输出 DataFrame 的内容。其中，文件路径需要根据实际情况修改。输出结果显示该 DataFrame 包含了四个列，分别...

import pandas as pd import mplfinance as mpf data=['中水渔业000798.SZ','开创国际600097.SH','大湖股份600257.SH','好当家600467.SH'] result_list = [] # 读取股票数据 for i in data: df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=i) # 将日期列转换为datetime类型，并设置为索引 data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart') # 计算M日移动平均线 data['MA'] = data['Close'].rolling(window=M).mean() # 计算N日的移动平均线 data['MA_N'] = data['Close'].rolling(window=N).mean() # 计算N日的标准差 data['std'] = data['Close'].rolling(window=N).std() # 计算BOLL指标线 data['BOLL_upper'] = data['MA_N'] + 2 * data['std'] data['BOLL_lower'] = data['MA_N'] - 2 * data['std']检查并修改以上代码，使其正确运行

df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=stock) result_list.append(df) # 绘制K线图 fig = mpf.figure(style='charles') for df in result_list: mpf.plot(df, type='candle',...

使用Pandas库中的数据进行以下操作： 1）从数据文件“上海疫情数据1.xlsx”读取数据，创建一个DataFrame1对象，实现记录信息：上海各个区县在3.28—4.4每天新增确诊病例数；取出浦东新区3月份的所有数据；取出4.2上海所有区的数据；添加4.5日上海各个区新增确诊数。 import pandas as pd # 从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\上海疫情数据1.xlsx', sheet_name='Sh1上海各区新增数据') print(df)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\上海疫情数据1.xlsx', sheet_name='Sh1上海各区新增数据') # 取出浦东新区3月份的所有数据 pu_dong_data = df[(df['date'] >= '2021-03-01') & (df['date'] ...

df1 = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.xlsx')做一个循环，读取a1到a14

df = pd.read_excel(filename) # 在这里进行你需要的操作 print(df.head()) 这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx，每次读取一个文件，并将其存储在 df 变量中。你可以在循环体中对每个文件进行需要的...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import leastsq X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)>2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)>2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)>2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)>2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)>2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)>2927: x7.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) Y=[] for i in range(1,185): room_tomp=zip(room,tomp) ls=[] for k,v in room_tomp: if k<=92: ls.append(v) for w in range(32): Y.append(ls[w])#通过循环y对应列表共有2944个数据 q=X1[:2922] w=X2[:2922] e=X3[:2922] r=X4[:2922] t=X5[:2922] p=X6[:2922] u=X7[:2922] x=np.column_stack((q,w,e,r,t,p,u)).T y=np.array(Y[:2922]).T # 定义待拟合的函数 def func(params, x, y): a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, b = paramsreturn a1 * x[:,0] + a2 * x[:,1] + a3 * x[:,2] + a4 * x[:,3] + a5 * x[:,4] + a6 * x[:,5] + a7 * x[:,6] + b - y # 求解参数 params0 = np.ones(8) # 初始参数 params, flag = leastsq(func, params0, args=(x, y)) # 求解参数 # 输出结果 print(f"a1: {params[0]}, a2: {params[1]}, a3: {params[2]}, a4: {params[3]}, a5: {params[4]}, a6: {params[5]}, a7: {params[6]}, b: {params[7]}")修改这个代码要求其可以准确的求出参数

1. 确认数据的准确性：检查读入的 Excel 文件是否正确，是否包含缺失值或异常值。 2. 调整模型：可以尝试增加或减少自变量的数量，或者对模型进行其他的调整。 3. 调整初始参数：可以尝试使用不同的初始参数，以便...

import scipy.signal as signal import numpy as np import pylab as pl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option('display.max_columns', 1000) pd.set_option('display.max_rows', 1000) pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) ''' 一阶滞后滤波法 a: 滞后程度决定因子，0~1 ''' def FirstOrderLag(inputs,a): tmpnum = inputs[0] #上一次滤波结果 for index,tmp in enumerate(inputs): inputs[index] = (1-a)*tmp + a*tmpnum tmpnum = tmp return inputs path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y=[] y=FirstOrderLag(x1,0.48) ax1 = plt.subplot(1,2,1) ax2 = plt.subplot(1,2,2) plt.sca(ax1) plt.plot(x2, color="g") # 测量值 plt.sca(ax2) plt.plot(y, color="r") # 预测值 plt.show() 将python代码转化成matlab代码

path = 'C:/Users/asus/Desktop/第4章作业/卡尔曼滤波数据.xlsx' data_B = pd.read_excel(path, header=None) x1= list(data_B.iloc[::, 0]) x2= list(data_B.iloc[::, 0]) y = first_order_lag(x1, a) # Save data...

模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分和评分人数列数据 ratings = data['评分'] num_of_ratings = data['评分人数'] # 绘制雷达图 chart = echarts.Radar('...

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