import numpy as np import pandas as pd from config import * df = pd.read_excel('./云南各年玉米产量和影响因素的关系.xlsx') data = pd.DataFrame(columns=["年份", "单位", "值"]) for col, col_data in df.groupby("时间"): col_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) if len( col_data.index) != 0: yumi_total = col_data['种植面积'] * col_data['单位面积产量'] yumi_total = yumi_total.sum() else: yumi_total = np.nan data = data.append({ '年份': col, '值': yumi_total, '单位': "万吨" }, ignore_index=True) data['值']=data['值'].fillna(data['值'].interpolate()) data.to_excel(file_name, index=False)

这段代码主要是读取一个名为“云南各年玉米产量和影响因素的关系.xlsx”的Excel文件，并对数据进行处理和计算，最后将结果写入到另一个Excel文件中。具体来说，它首先使用Pandas库读取Excel文件内容，并对数据进行分组，以年份作为分组依据，然后计算每年的玉米总产量，最后将结果存储到一个新的数据框中，并写入到文件中。其中，对于一些缺失数据，使用了fillna和interpolate方法进行处理，使得结果更加准确。