import pandas as pd # 使用pandas库读取Excel文件中的数据表 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 选择原因列的数据 cause_column = data.iloc[:, 4] # 遍历原因列的数据，将每行数据添加到一个列表中 conses = [] for cause in cause_column: conses.append(cause) a='酸性' b='低压' count=0 for cause in conses: if a in cause and b in cause: count += 1 print(count)

根据你提供的代码，可能出现 TypeError 是因为原因列中包含了浮点类型的数据，而你尝试将其作为字符串进行迭代。你可以使用 isinstance() 函数来判断原因列中数据的类型，例如：

for cause in cause_column:
    if isinstance(cause, str):
        conses.append(cause)

这样可以确保只有字符串类型的数据被添加到列表中。另外，你还可以检查变量 a 和 b 是否是字符串类型的对象，如果不是，可以使用 str() 函数将其转换为字符串类型。

相关问题

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的DataFrame combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

你可以尝试将代码修改为以下形式，使用`with`语句来自动关闭文件：

import os
import pandas as pd

# 设置目标文件夹路径
folder_path = r"D:/拆分后的工作簿"

# 获取文件夹下所有的Excel文件
excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的DataFrame
combined_data = pd.DataFrame()

# 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中
for file in excel_files:
    print('Processing file:', file)
    excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None)
    for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
        sheet_data['Sheet'] = sheet_name
        combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True)

# 将合并的数据写入一个Excel文件
with pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
    combined_data.to_excel(writer, index=False)

在这个修改后的代码中，我们使用`with`语句来创建ExcelWriter对象，并在代码块结束时自动关闭该对象。这样可以避免忘记手动关闭ExcelWriter对象而导致的文件无法保存的问题。

import pandas as pd # 读取源Excel文件 df = pd.read_excel('kpi_evaluation202201.xlsx', sheet_name='用户打分') # 选择指定的列和行 df_selected = df.iloc[2:, 0:16] # 选择第3行及以下和第1到第6列的数据 # 导出到ExcelB文件并从第二行开始存放数据 df_selected.to_excel('execl_total_data.xlsx', index=False, startrow=1)将这个程序修改一下：修改成---从exec了文件kpi_evaluation202201.xlsx、kpi_evaluation202202.xlsx、kpi_evaluation202203.xlsx、kpi_evaluation202204.xlsx、kpi_evaluation202205.xlsx、kpi_evaluation202206.xlsx中读取文件

你可以使用循环来读取多个文件，并将它们合并为一个数据框。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

# 文件列表
file_list = ['kpi_evaluation202201.xlsx', 'kpi_evaluation202202.xlsx', 'kpi_evaluation202203.xlsx', 'kpi_evaluation202204.xlsx', 'kpi_evaluation202205.xlsx', 'kpi_evaluation202206.xlsx']

# 创建一个空的数据框
df_merged = pd.DataFrame()

# 循环读取文件并合并数据
for file in file_list:
    df = pd.read_excel(file, sheet_name='用户打分')
    df_selected = df.iloc[2:, 0:16]
    df_merged = pd.concat([df_merged, df_selected])

# 导出到Excel文件并从第二行开始存放数据
df_merged.to_excel('execl_total_data.xlsx', index=False, startrow=1)

这样，代码将从每个文件中读取数据，并将它们合并为一个数据框。最后，将合并的数据框导出到一个名为 "execl_total_data.xlsx" 的 Excel 文件中，并从第二行开始存放数据。