修改代码,使得读取该excel文件的sheet2 data = pd.read_excel(r"E:\研一下文档\数学建模\五一建模\2023-51MCM-Problem B\i-s.xlsx").values
时间: 2023-10-08 12:06:00 浏览: 53
可以使用 `pandas` 库中的 `read_excel` 方法来读取 Excel 文件,然后将其转换为 numpy 数组,代码如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel(r"E:\研一下文档\数学建模\五一建模\2023-51MCM-Problem B\i-s.xlsx", sheet_name="Sheet2")
data = np.array(data)
```
这里我们指定了 `sheet_name` 参数为 `"Sheet2"`,将读取 Excel 文件中的第二个 sheet。然后将其转换为 numpy 数组。注意,这里的 `values` 属性不需要使用,因为 `read_excel` 方法已经返回了 numpy 数组。
相关问题
data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) 改成 openpyxl
如果你想使用openpyxl库来代替pandas中的read_excel函数来读取Excel文件,你可以使用openpyxl的load_workbook函数和active属性来实现。
下面是一个示例代码:
```python
from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(file_path)
# 选择指定的sheet页
sheet = workbook[sheet_name]
# 遍历行并打印数据
for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
print(row)
# 关闭Excel文件
workbook.close()
```
在上述代码中,我们使用openpyxl的load_workbook函数来打开指定的Excel文件,然后通过指定的sheet_name选择特定的sheet页。接下来,我们使用iter_rows函数遍历每一行并打印数据。
请注意,你需要将file_path替换为你实际使用的Excel文件路径,同时将sheet_name替换为你要读取的sheet页名称。
希望以上代码能够帮助你使用openpyxl库来读取Excel文件中特定sheet页的数据。如果还有其他问题,请随时提问。
import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X)修改错误
在这段代码中,`X` 与 `y` 的赋值存在错误,应该将 `y` 的赋值改为 `data.iloc[:, 5].values`,即选取 Excel 文件中第 6 列数据作为输出。同时,在进行预测之前应先进行模型拟合,因此应该将 `model.fit(X, y)` 的代码移到 `model.predict(X)` 之前。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:5].values
y = data.iloc[:, 5].values
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```