读取excel表中一列数据存为数组a,位置数组merge,根据位置数组对数组a进行划分,并输出划分结果
时间: 2024-02-20 09:58:31 浏览: 24
好的,我理解了你的问题。以下是我给出的Python代码,可以实现你的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel中的一列数据
df = pd.read_excel("test.xlsx")
a = df["列名"].tolist()
# 位置数组
merge = [3, 6, 8]
# 划分数组a
result = []
start = 0
for end in merge:
result.append(a[start:end])
start = end
result.append(a[start:])
# 输出划分结果
for i, subarray in enumerate(result):
print(f"第{i+1}个子数组:{subarray}")
```
其中,需要修改的地方有两个:
1. 将代码中的`"列名"`替换为你实际要读取的Excel表格中的列的名称。
2. 将代码中的`[3, 6, 8]`替换为你实际要进行划分的位置数组。
这段代码将会把Excel表格中指定的列读取出来存储为数组`a`,再根据位置数组`merge`对`a`进行划分,最后输出划分的结果。
相关问题
读取excel表中一列数据存为数组a,读取txt中多个位置数组merge,txt中每一行为一个划分位置,根据位置数组对数组a进行划分,并输出划分结果
好的,我理解了你的问题。你可以使用Python语言来实现这个功能。
首先,需要安装两个库:`pandas`和`numpy`,使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas numpy
```
接下来,你可以使用以下代码来读取Excel表格中的一列数据,并将其存储为数组a:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 取出其中的一列数据,并将其转换为数组a
a = df['column_name'].values
```
其中,`your_excel_file.xlsx`是你的Excel文件名,`column_name`是你要读取的列的列名。
接下来,你可以使用以下代码来读取txt文件中的多个位置数组merge:
```python
import numpy as np
# 读取txt文件
with open('your_txt_file.txt', 'r') as f:
# 读取文件中的所有行
lines = f.readlines()
# 将每行的位置数组转换为numpy数组,并将其添加到列表merge中
merge = []
for line in lines:
merge.append(np.array(line.strip().split(','), dtype=np.int))
# 将列表merge转换为numpy数组
merge = np.array(merge)
```
其中,`your_txt_file.txt`是你的txt文件名。
最后,你可以使用以下代码根据位置数组对数组a进行划分,并输出划分结果:
```python
# 对数组a进行划分,并输出划分结果
for i in range(len(merge)):
start = merge[i][0]
end = merge[i][1]
sub_array = a[start:end+1]
print('划分%d: %s' % (i+1, sub_array))
```
这样,你就可以完成这个任务了。注意,如果你的txt文件中每行的位置数组个数不一样,需要进行一些额外的处理。
读取excel表中一列数据,并存储为数组,将数组中连续出现的相同字符串划分在一起,并初始化一个空数组X用来存储临时划分位置,数组merge中记录了可以划分的位置,最后一个不相同元素不用存储划分位置。初始化giniMin为无穷大,输入参数k,判断临时划分位置数组X包含的数据个数是否等于k
可以使用Python的pandas库来读取Excel表格中的数据并存储为数组,具体的步骤如下:
``` python
import pandas as pd
# 读取Excel表格中的数据
data = pd.read_excel('file.xlsx')
# 将某一列数据存储为数组
arr = data['列名'].values
```
接下来需要对数组进行划分,将连续出现的相同字符串划分在一起。可以使用一个循环遍历数组,记录每个字符串出现的起始位置和结束位置,将这些位置存储在临时划分位置数组X中,具体的代码如下:
``` python
X = []
start = 0
end = 0
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == arr[start]:
end = i
else:
X.append((start, end))
start = end = i
X.append((start, end))
```
接下来需要确定哪些位置可以用来划分数组,可以使用一个循环遍历临时划分位置数组X,计算每个位置划分后的Gini指数,如果Gini指数小于之前记录的最小值,则更新最小值和最优划分位置数组merge,具体的代码如下:
``` python
giniMin = float('inf')
merge = []
for i in range(len(X) - 1):
if len(arr[X[i][0]:X[i+1][1]+1]) == k:
continue
left = arr[X[i][0]:X[i+1][0]]
right = arr[X[i+1][0]:X[i+1][1]+1]
gini = calculate_gini(left, right) # 计算划分后的Gini指数
if gini < giniMin:
giniMin = gini
merge = [X[i][1]]
```
最后需要判断临时划分位置数组X包含的数据个数是否等于k,如果相等则不需要再划分数组,直接返回原数组。否则,取最优划分位置数组merge中的位置,将数组划分为两个子数组,对子数组递归进行划分,具体的代码如下:
``` python
if len(arr) == k:
return arr
elif len(merge) == 0:
return arr
else:
idx = merge[0]
left = arr[:idx+1]
right = arr[idx+1:]
left = split_array(left, k, depth+1)
right = split_array(right, k, depth+1)
return left + right
```
其中,calculate_gini函数和split_array函数需要根据具体问题进行实现。