df = pd.read_excel('BRA.xlsx') x = df['gauge_lon'].tolist() y = df['gauge_lat'].tolist() clusters = df['cluster'].tolist() # 读取Excel数据 brazil_map = Basemap(projection='cyl', llcrnrlon=-85, llcrnrlat=-35, urcrnrlon=-30, urcrnrlat=10, resolution='l') brazil_map.readshapefile("C:/Users/dellpc/Desktop/Paper/gadm36_BRA_shp/gadm36_BRA_1",'shape', drawbounds=True) brazil_map.drawmapboundary(fill_color='white') brazil_map.fillcontinents(color='white',lake_color='white') brazil_map.scatter(x,y,latlon=True,s=3,c=clusters,cmap='cool') brazil_map.colorbar() plt.savefig('brazil_map.png')优化这段代码

这段代码是用Python中的pandas库读取名为'BRA.xlsx'的Excel文件，并将其中的'gauge_lon'、'gauge_lat'和'cluster'三列数据分别转换为列表x、y和clusters。

相关问题

df = pd.read_excel函数，具体

df = pd.read_excel是pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件并将其转换为数据框（DataFrame）格式。该函数的具体参数和用法如下：

参数：
- Excel文件路径：可以是本地文件路径，也可以是网络上的URL路径。
- sheet_name：可选参数，用于指定要读取的Excel表格的名称或索引。默认情况下，它将读取第一个表格。
- header：可选参数，用于指定将哪一行作为列名。默认情况下，它将使用第一行作为列名。
- index_col：可选参数，用于指定哪一列作为索引列。
- skiprows：可选参数，用于跳过指定的行数。
- nrows：可选参数，用于指定读取的行数。
- usecols：可选参数，用于指定要读取的列范围。
- dtype：可选参数，用于指定列的数据类型。
- na_values：可选参数，用于指定在读取过程中将被视为缺失值的值。

用法示例：

import pandas as pd

# 读取本地Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 读取网络上的Excel文件
df = pd.read_excel('https://example.com/data.xlsx')

# 读取指定表格和列范围的Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')

# 跳过前两行并指定第一列作为索引列
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2, index_col=0)

通过使用这个函数，你可以方便地读取Excel文件中的数据并进行后续的数据分析和处理操作。

df = pd.read_excel()之后怎么取第三列的数据

在使用 `pandas` 库读取 Excel 文件后，可以通过多种方式获取第三列的数据。假设你已经使用 `pd.read_excel()` 读取了 Excel 文件并存储在变量 `df` 中，以下是几种常见的方法来获取第三列的数据：

### 方法一：通过列索引

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 获取第三列的数据（注意：索引从0开始，所以第三列的索引是2）
third_column = df.iloc[:, 2]
print(third_column)

### 方法二：通过列名
如果你知道第三列的列名，可以直接通过列名来获取数据：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 假设第三列的列名是 'Column3'
third_column = df['Column3']
print(third_column)

### 方法三：通过 `columns` 属性
你也可以通过 `columns` 属性来动态获取第三列的列名，然后通过列名来获取数据：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 获取第三列的列名
third_column_name = df.columns[2]

# 通过列名获取第三列的数据
third_column = df[third_column_name]
print(third_column)

### 方法四：通过 `iloc` 和 `columns` 结合
这种方法结合了 `iloc` 和 `columns` 属性，可以更灵活地处理列索引和列名：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 获取第三列的列名
third_column_name = df.columns[2]

# 通过 iloc 获取第三列的数据
third_column = df.iloc[:, 2]
print(third_column)

以上这些方法都可以帮助你从读取的 DataFrame 中提取第三列的数据。选择哪种方法取决于你的具体需求和数据情况。