province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./矩形树图示例.xlsx')) tree = [] name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['关注类A'][i]) for i in range(len(province_type1))] for i in range(len(province_type1)): dic = {} dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['关注类A'][i]),name[i] if math.isnan(province_type1['关注类A-1'][i]) ==0: dic["children"] = [ {"name":province_type1['省份'][i]+"A-1:"+str(province_type1['关注类A-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A-1'][i])}, {"name":province_type1['省份'][i]+"A-2:"+str(province_type1['关注类A-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A-2'][i])} ] if math.isnan(province_type1['关注类A1-1'][i]) ==0: dic["children"][0]["children"] = [ {"name":"A1-1:"+str(province_type1['关注类A1-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A1-1'][i])}, {"name":"A1-2:"+str(province_type1['关注类A1-1'][i]),"value":int(province_type1['关注类A1-2'][i])} ] tree.append(dic) 这段代码什么意思

这段代码的主要功能是将一个包含多层级数据的 Excel 文件转换为矩形树状图所需的数据格式，并将其存入一个列表中。

具体来说，该 Excel 文件包含了多个省份的数据，每个省份关注类别 A、A-1、A-2、A1-1、A1-2 的数量。代码首先读取 Excel 文件，并将其存入一个名为 `province_type1` 的 DataFrame 中。

然后，代码定义了一个空列表 `tree`，用于存放转换后的数据。接着，代码遍历了 `province_type1` 所有行的数据，并将每行数据转换为一个字典 `dic`，其中包含了节点的名称和大小信息。

如果该行数据中存在关注类别 A-1 和 A-2 的数量，那么代码会为该节点添加两个子节点，并将每个子节点的名称和大小信息存储在一个字典中。同样地，如果该行数据中存在关注类别 A1-1 和 A1-2 的数量，那么代码会为 A-1 子节点添加两个子节点，并将每个子节点的名称和大小信息存储在一个字典中。

最后，将转换后的字典添加到 `tree` 列表中。这样，`tree` 列表中的所有字典就存储了整个矩形树状图的数据信息。

相关问题

df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())

这段代码中，首先使用了 Pandas 库创建了一个 DataFrame 对象 df1，并将 train_out 作为数据传入。接着使用 to_excel() 方法将 df1 对象写入到一个 Excel 文件中，这里的括号中应该填写文件的路径和名称，例如：df1.to_excel('output.xlsx') 表示将 df1 对象写入到名为 output.xlsx 的 Excel 文件中。如果你想要将 DataFrame 写入到已经存在的 Excel 文件中的指定 sheet 中，可以使用如下代码：df1.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1')，其中 sheet_name 表示要写入的 sheet 名称。请注意，这里需要事先安装 openpyxl 库，才能够使用 Pandas 中的 to_excel() 方法。

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel

你可以通过指定 sheet 名称的方式将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的不同 sheet 中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)

# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 将 df1 和 df2 对象写入到不同的 sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='train_data')
df2.to_excel(writer, sheet_name='test_data')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd.ExcelWriter() 方法创建了一个 ExcelWriter 对象 writer，并指定了要写入的 Excel 文件名称为 'output.xlsx'。接着，我们使用 to_excel() 方法将 df1 和 df2 对象分别写入到 writer 对象中的两个不同的 sheet 中，分别为 'train_data' 和 'test_data'。最后，我们使用 writer.save() 将写入的内容保存到 Excel 文件中。需要注意的是，这里的括号中不需要填写任何内容，因为我们已经在 pd.ExcelWriter() 方法中指定了要写入的 Excel 文件的名称。