df = pd.DataFrame('汇总.xlsx',usecols=["A:X"],skiprow=14,rows=51) TypeError: DataFrame.__init__() got an unexpected keyword argument 'usecols'

这个错误是因为`pd.DataFrame()`函数并没有`usecols`这个参数，你可以使用`pd.read_excel()`来读取Excel文件，并使用`usecols`参数来指定要读取的列。修改你的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('汇总.xlsx', usecols="A:X", skiprows=range(14), nrows=51)

这样就可以读取Excel文件中的前51行，从第15行开始读取，只保留A到X列的数据。

相关问题

df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁

你可以使用列表来存储要合并的数据框，然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框，示例代码如下：

df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)

这样就能更简洁地合并多个数据框了。

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet

如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中，可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame，再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])

# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame，并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中，其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。