import pandas as pd 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False) can't multiply sequence by non-int of type 'float' 怎么解决

这个错误通常发生在尝试将非整数类型的变量与整数相乘时。在你的代码中，有可能是`order`或`supply`的类型不正确导致的。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 确认`order_data`和`supply_data`中的数据类型。可以使用`print(order_data.dtypes)`和`print(supply_data.dtypes)`来查看每列的数据类型。确保订货量和供货量的列的数据类型是数值类型（如整数或浮点数）。

2. 检查数据是否包含缺失值或非数值数据。使用`order_data.info()`和`supply_data.info()`来检查数据中是否存在缺失值或非数值数据。如果有缺失值或非数值数据，请处理它们，例如使用`fillna()`函数填充缺失值或将非数值数据转换为数值类型。

3. 确保`order`和`supply`的值是数值类型。在`is_supply_satisfied`函数中，确保`order`和`supply`的值是数值类型。可以使用`print(type(order))`和`print(type(supply))`来检查它们的数据类型。如果它们不是数值类型，可以尝试使用`astype()`函数将它们转换为数值类型，例如`order.astype(float)`。

请检查这些步骤，并确保输入的数据正确，并且在进行乘法操作之前将变量转换为正确的数据类型。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据的细节，以便我可以更好地帮助你解决问题。

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import pandas as pd # 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) # 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 # 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) # 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) # 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False)

这段代码是之前提到的用于统计每家公司供货量满足要求的个数，并将结果保存为Excel表格的代码。它使用了pandas库来读取和处理Excel数据。

具体步骤如下：
1. 导入pandas库。
2. 使用`pd.read_excel`函数读取"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"两个Excel文件的数据，并分别存储在`order_data`和`supply_data`变量中。
3. 定义了一个名为`is_supply_satisfied`的函数，用于判断供货量是否满足要求。根据给定的订单量`order`和供货量`supply`，如果供货量在0.8倍到1.2倍之间，则返回1，否则返回0。
4. 创建一个空列表`company_counts`，用于存储每家公司满足要求的供货量个数。
5. 使用循环遍历每一家公司的订货量和供货量，并调用`is_supply_satisfied`函数判断是否满足要求。将满足要求的个数累加到`count`变量中。
6. 将每家公司的满足要求的供货量个数添加到`company_counts`列表中。
7. 使用pandas库创建一个新的数据表格`result_data`，包含了公司编号和满足要求的供货量个数。
8. 使用`to_excel`函数将结果数据表格保存为名为"satisfied_counts.xlsx"的Excel文件，不包含索引列。

请确保将Excel文件命名为"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"，并且包含两个sheet分别为"Order Quantity"和"Supply Quantity"。代码将逐行比较每个公司的订货量和供货量，统计满足要求的个数，并将结果保存为新的Excel表格"satisfied_counts.xlsx"，包含公司编号和满足要求的个数。

data = pd.read_excel

这段代码不完整，需要补充文件路径和文件名以及读取的sheet名。可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('path/to/file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 查看数据
print(data.head())

其中，`path/to/file.xlsx`需要替换为实际的文件路径和文件名，`Sheet1`是读取的表格名称。你可以根据需要修改这些参数。