def printStockList(info_list): stock_list = pd.DataFrame(info_list, columns=['name', 'audience']) #Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。 #DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。 stock_list.to_excel("Vtuber直播信息.xlsx")

这段代码的作用是将info_list中的信息以DataFrame的形式展示出来，并将其保存为Excel文件"Vtuber直播信息.xlsx"。其中，DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel表格。pd.DataFrame是用pandas库创建DataFrame的函数。在这里，将名字和观众信息分别作为列名，然后将info_list中的数据作为DataFrame的数据填充进去。最后，使用to_excel方法将DataFrame对象保存为Excel文件。

相关问题

if __name__ == '__main__': file_List = read_csv_files("author_25/2021") authorNameList = [] for item in file_List: authorNameList += item[2] author_List = pd.DataFrame(columns=['name']) for author in authorNameList: author_List.loc[len(author_List.index)] = authorNameList['name'] author_List.to_csv("author21.csv") 怎么修改

根据代码的意图，你的代码似乎是读取一个文件夹中的CSV文件，提取每个文件中的作者姓名，并将这些姓名写入一个新的CSV文件中。但是，代码中的第二个for循环似乎有问题，因为它尝试从`authorNameList`而不是`author_List`中获取姓名。

为了修复这个问题，你可以将第二个循环中的代码从这样：

for author in authorNameList:
    author_List.loc[len(author_List.index)] = authorNameList['name']

修改为这样：

for author in authorNameList:
    author_List.loc[len(author_List.index)] = author

这样就可以将每个作者的姓名添加到新的DataFrame对象`author_List`中了。

最终修改过的代码如下所示：

if __name__ == '__main__':
    file_List = read_csv_files("author_25/2021")
    authorNameList = []
    for item in file_List:
        authorNameList += item[2]
    author_List = pd.DataFrame(columns=['name'])
    for author in authorNameList:
        author_List.loc[len(author_List.index)] = author
    author_List.to_csv("author21.csv")

cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder_id = folders_to_process.pop(0)["FolderId"] cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process.extend(js_data_folders) return df, ft 优化这段代码

这段代码已经进行了一些优化，但是还有一些可以改进的地方：

1. 需要确保请求返回的数据格式和结构是正确的，否则可能会导致代码出错。可以添加一些异常处理机制，例如使用 try-except 捕获异常并记录错误日志。
2. 对于返回的数据，可以使用 data.get("FoldersInfo", []) 和 data.get("FilesInfo", []) 来获取需要的信息，这样可以避免出现 Key Error 的问题。
3. 可以使用列表推导式来简化代码，例如使用 [x["FolderId"] for x in js_data_folders] 来获取所有文件夹的 ID。

下面是一个可能的优化方案：

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft):
    """
    获取指定文件夹及其子文件夹中的所有文件和文件夹信息
    :param cls: 类实例
    :param folder_id: 文件夹 ID
    :param df: 文件信息 DataFrame
    :param ft: 文件夹信息 DataFrame
    :return: 文件信息 DataFrame 和文件夹信息 DataFrame
    """
    try:
        cls.params["folderId"] = folder_id
        res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
        res.raise_for_status()
        data = json.loads(res.text)["data"]
    except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
        logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
        return df, ft

    js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
    js_data_files = data.get("FilesInfo", [])

    df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
    ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)

    folders_to_process = [x["FolderId"] for x in js_data_folders]
    while folders_to_process:
        folder_id = folders_to_process.pop(0)
        try:
            cls.params["folderId"] = folder_id
            res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params)
            res.raise_for_status()
            data = json.loads(res.text)["data"]
        except (requests.HTTPError, ValueError) as e:
            logging.error(f"Failed to get file info for folder {folder_id}: {e}")
            continue

        js_data_folders = data.get("FoldersInfo", [])
        js_data_files = data.get("FilesInfo", [])

        df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0)
        ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0)
        folders_to_process.extend([x["FolderId"] for x in js_data_folders])

    return df, ft

这个优化方案添加了异常处理机制，使用了 data.get() 方法来获取需要的信息，并使用了列表推导式来获取所有文件夹的 ID。如果请求出错，会记录错误日志并跳过当前文件夹的处理。