代码错误:import pandas as pd # 读取第一个表格并保存表头 df = 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') header = df.columns.tolist() # 循环读取其余表格并拼接 dfs = [] 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_temp = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=1) df = dfs.append(df_temp) df = pd.concat(dfs) # 输出新表 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header)

时间: 2024-01-30 21:04:31 浏览: 70
XLS

pandas读取和保存excel文件

这段代码的问题在于`df = dfs.append(df_temp)`这一行代码,它将`dfs.append(df_temp)`的返回值赋值给了`df`,而`dfs.append(df_temp)`的返回值是`None`,因此`df`的值也变成了`None`。 修改后的代码如下: ```python import pandas as pd # 读取第一个表格并保存表头 df = 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') header = df.columns.tolist() # 循环读取其余表格并拼接 dfs = [] 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_temp = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=1) dfs.append(df_temp) # 将所有表格拼接起来 df = pd.concat(dfs) # 输出新表 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False, header=header) ``` 在循环中,我们首先将读取的表格保存到列表中,最后使用`concat`方法将它们拼接起来。最后输出新表格的代码与之前相同。
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用Python帮我写一个程序:后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理: 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式,保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y,除此之外的13列赋值给X; 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型,方差阈值threshold设置为10,其他参数保持默认值; 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new; 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数,小数点后尾部的0无需保存,如:0.200直接保存成0.2,不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时,表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7;import os os.chdir(os.path.dirname(__file__)) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir='./data' student_answer_path='./csv_answer.csv'

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