发生异常: AttributeError 'Sheet' object has no attribute 'columns'

时间: 2023-09-26 20:06:01 浏览: 105
这个异常通常是因为你尝试在一个 `Sheet` 对象上调用 `columns` 属性,但该对象没有这个属性。请检查你的代码中是否有类似以下的代码: ``` sheet = workbook.active columns = sheet.columns ``` 其中 `sheet` 是一个 `Sheet` 对象。如果这段代码出现在你的脚本中,请确保它之前已经成功打开了 Excel 文件并从中读取了数据。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的上下文信息,以便我更好地帮助你。
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AttributeError: 'Sheet' object has no attribute 'max_row'

引用\[1\]:Python使用pandas库实现MySQL查询数据库查到的数据导出Excel表,在设定列宽时报错:AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'set_column' 代码如下 import pandas as pd import pandas.io.formats.excel def downloadExcel(): # 查询数据库的函数实现部分省略 sql = "SELECT * FROM XIAOBAIBAI_LOG WHERE ID='666'" resList = mysqlData.search(sql) # resList为查询到的结果 cols = mysqlData.cur.description col = \[\] for c in cols: col.append(c\[0\]) # 提取数据库的columns作为每列标题 df = pd.DataFrame(list(resList), columes=col) pandas.io.formats.excel.header_style = None writer = pd.ExcelWriter(r"output/XIAOBAIBAI_LOG.xls") df.to_excel(writer, sheet_name='XIAOBAIBAI_LOG') worksheet = writer.sheets\['XIAOBAIBAI_LOG'\] worksheet.set_column("A:A",15) # 设置A列宽度为15 writer.save() writer.close() 解决方案: 。 引用\[2\]:看了很多解决 AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'set_column' 错误的方案,尝试了都没有解决,结果发现一个小细节,原因竟然是Excel导出后缀的问题,之前对Excel的操作都保存为 .xls 格式,也没有问题,但是使用 set_column 方法出现报错了,把后缀改为.xlsx 报错就没有了。 writer = pd.ExcelWriter(r"output/XIAOBAIBAI_LOG.xlsx") 其他可能原因分析: 。 引用\[3\]:sheet.get_highest_row()和sheet.get_highest_column()在多年前就已经弃用了,现在用的是: sheet.max_row和sheet.column 再次启动:(就不会报错了) 搞定!。 问题:AttributeError: 'Sheet' object has no attribute 'max_row' 回答: 在你的代码中,出现了两个不同的错误。首先,关于'Worksheet' object has no attribute 'set_column'的错误,这是因为你使用了旧版本的Excel文件格式(.xls)。解决方法是将文件后缀改为.xlsx,即writer = pd.ExcelWriter(r"output/XIAOBAIBAI_LOG.xlsx")。\[2\]其次,关于'AttributeError: 'Sheet' object has no attribute 'max_row''的错误,这是因为你使用了过时的方法sheet.get_highest_row()和sheet.get_highest_column()。正确的方法是使用sheet.max_row和sheet.column。\[3\]通过更正这两个错误,你应该能够成功导出Excel文件并设置列宽。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Python错误: AttributeError: ‘Worksheet‘ object has no attribute ‘set_column‘ 解决办法](https://blog.csdn.net/qq_39691492/article/details/119757362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python Error解决方案AttributeError: ‘ReadOnlyWorksheet‘ object has no attribute ‘get_highest_row...](https://blog.csdn.net/XRTONY/article/details/113818112)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

AttributeError: 'Sheet' object has no attribute 'iter_rows'

对不起,我之前给出的代码中使用了错误的方法。在openpyxl中,Sheet对象没有名为`iter_rows()`的属性。 要在openpyxl中获取特定范围内单元格的值,可以使用`iter_cols()`和`iter_rows()`方法。以下是一个示例代码,展示如何解决这个问题: ```python import openpyxl # 打开Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx') # 选择第一个工作表 sheet = workbook.active # 获取第2列的倒数第一行到倒数第六行的值 column2_values = [cell.value for cell in sheet['B'][-6:-1]] # 获取第3列到第10列的双数列 double_columns = [column for idx, column in enumerate(sheet.iter_cols(min_col=3, max_col=10)) if (idx+3) % 2 == 0] # 遍历每一行,将最小值赋值给第2列的对应位置 for i, row in enumerate(double_columns, start=-5): min_value = min([cell.value for cell in row]) sheet.cell(row=i, column=2).value = min_value # 保存修改后的Excel文件 workbook.save('your_file.xlsx') ``` 在上述代码中,我们使用`sheet['B'][-6:-1]`来获取第2列的倒数第一行到倒数第六行的单元格对象。然后,我们使用`sheet.iter_cols(min_col=3, max_col=10)`来获取第3列到第10列的单元格对象。注意,我们使用了`enumerate()`函数来获取循环索引,以便在计算列号时使用。最后,我们遍历每一行,找到最小值,并将其赋值给第2列对应的单元格。 请确保你已经正确安装了openpyxl库,并根据你的实际情况进行适当的调整。如果你遇到了其他问题,请提供更多上下文或具体的错误消息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
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def show_excel(self): style = ttk.Style() style.configure("MyTreeview1.Treeview", rowheight=25, borderwidth=2, relief="solid", font=('Arial', 10)) style.configure("MyTreeview1.Treeview.Heading", font=('Arial', 10, 'bold')) style.layout("MyTreeview1.Treeview", [('MyTreeview1.Treeview.treearea', {'sticky': 'nswe'})]) # 创建表格用于显示第一个工作表 columns1 = next(self.record_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) treeview1 = ttk.Treeview(self.container1, columns=columns1, show="headings", style="MyTreeview1.Treeview") treeview1.grid(row=1, column=3, rowspan=1, padx=5, pady=5, sticky="nsew") # 设置表格列的标题和宽度 for col in columns1: treeview1.heading(col, text=col) treeview1.column(col, width=100, anchor="center") # 显示第一个工作表的内容 for row in self.record_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [cell.value if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue treeview1.insert("", tk.END, values=row_values) # 创建表格用于显示第二个工作表 columns2 = next(self.data_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) treeview2 = ttk.Treeview(self.container1, columns=columns2, show="headings") treeview2.grid(row=3, column=3, padx=5, pady=5, sticky="nsew") # 设置表格列的标题和宽度 for col in columns2: treeview2.heading(col, text=col) treeview2.column(col, width=100, anchor="center") # 显示第二个工作表的内容 for row in self.data_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [cell.value if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue treeview2.insert("", tk.END, values=row_values) 報這個問題怎麽改善AttributeError: 'int' object has no attribute 'value'修改為字符串,怎麽修改

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='8') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:8].values y = data.iloc[:, 0:8].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 4)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='relu')) model.add(Dense(units=8, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=230, batch_size=1000) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=1258) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 计算预测的概率 mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) probabilities = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:8]) y_pred_prob['Probability'] = probabilities # 过滤掉和小于6或大于24的行 row_sums = np.sum(y_pred, axis=1) y_pred_filtered = y_pred[(row_sums >= 6) & (row_sums <= 6), :] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)显示Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\PyCharm Community Edition 2023.1.1\双色球8分区预测模型.py", line 61, in <module> y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'怎么修改

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