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

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：

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

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)

import pandas as pd # 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) # 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 # 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) # 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) # 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False)

这段代码是之前提到的用于统计每家公司供货量满足要求的个数，并将结果保存为Excel表格的代码。它使用了pandas库来读取和处理Excel数据。

具体步骤如下：
1. 导入pandas库。
2. 使用`pd.read_excel`函数读取"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"两个Excel文件的数据，并分别存储在`order_data`和`supply_data`变量中。
3. 定义了一个名为`is_supply_satisfied`的函数，用于判断供货量是否满足要求。根据给定的订单量`order`和供货量`supply`，如果供货量在0.8倍到1.2倍之间，则返回1，否则返回0。
4. 创建一个空列表`company_counts`，用于存储每家公司满足要求的供货量个数。
5. 使用循环遍历每一家公司的订货量和供货量，并调用`is_supply_satisfied`函数判断是否满足要求。将满足要求的个数累加到`count`变量中。
6. 将每家公司的满足要求的供货量个数添加到`company_counts`列表中。
7. 使用pandas库创建一个新的数据表格`result_data`，包含了公司编号和满足要求的供货量个数。
8. 使用`to_excel`函数将结果数据表格保存为名为"satisfied_counts.xlsx"的Excel文件，不包含索引列。

请确保将Excel文件命名为"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"，并且包含两个sheet分别为"Order Quantity"和"Supply Quantity"。代码将逐行比较每个公司的订货量和供货量，统计满足要求的个数，并将结果保存为新的Excel表格"satisfied_counts.xlsx"，包含公司编号和满足要求的个数。