import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 print(df1.shape)解析代码

这段代码使用 Pandas 库读取了一个名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件，并将其转换为 Pandas 的 DataFrame 对象。然后使用 print() 函数输出了 DataFrame 的行数和列数。

具体解释如下：

- 第 1 行：导入 Pandas 库并给它起一个别名 pd。
- 第 2 行：使用 Pandas 的 read_excel() 函数读取 Excel 文件，并将读取的结果赋值给变量 df1。其中，r'...' 表示原始字符串，可以避免转义字符的影响。
- 第 3 行：输出 df1 的行数和列数，使用 shape 属性可以返回一个元组，元组中第一个元素表示 DataFrame 的行数，第二个元素表示 DataFrame 的列数。注意，这里的 print() 函数并没有输出结果，需要在函数调用前加上 print()。

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import pandas as pd df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错：File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent

这个错误是缩进错误（IndentationError），意味着您的代码缩进不正确。在Python中，缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。

在您提供的代码中，错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进，但不能混合使用。

以下是修正后的代码示例：

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)

请确保代码的每一行都有正确的缩进，并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题，请检查其他部分的缩进。

df1 = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.xlsx')做一个循环，读取a1到a14,分别复制为df1到df14

你可以使用一个列表来存储所有的 DataFrame，并在循环中将每个 DataFrame 添加到列表中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个空列表，用于存储所有的 DataFrame
dfs = []

# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
    filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
    df = pd.read_excel(filename)
    # 将每个 DataFrame 添加到列表中
    dfs.append(df)

# 将列表中的 DataFrame 分别赋值给 df1 到 df14 变量
df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8, df9, df10, df11, df12, df13, df14 = dfs

这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx，每次读取一个文件，并将其存储在 `df` 变量中。然后，将每个 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。最后，将列表中的 DataFrame 分别赋值给 `df1` 到 `df14` 变量。这样，你就可以使用 `df1` 到 `df14` 变量来访问每个文件的数据了。