sep='\t',usecols=[0,1,2])

这个代码使用了 `pandas` 库中的 `read_csv()` 函数以 tab 分隔符来读取数据文件，并仅选择了前三列数据。

具体来说，`sep='\t'` 参数指定了数据文件中的分隔符为 tab，而不是逗号或其他分隔符。`usecols=[0,1,2]` 参数指定了要读取的列的索引，这里表示要读取前三列。如果数据文件中的列数不足三列，`pandas` 会自动忽略不存在的列。

请注意，`usecols` 参数还可以使用列名而不是索引来指定要读取的列，例如 `usecols=['col1', 'col2', 'col3']`。使用列名可以避免由于更改列的顺序而导致的错误。

相关问题

解释下这段代码：A=pd.read_csv('acc_11_final.csv',sep=',',usecols=[4,5]) A=A.values Ad_values=[] day_values=[] S1_values=[] S2_values=[] C_values=[] for Z in range(len(Ad)): for t in range(len(R)+1): if t==0: data=A[:R[t][1]+1,:] print(data) I1=data[:,1]==Ad[Z] I2=data[:,0]==21 I3=data[:,0]==22 S1_values.append(len(data[I1&I2,:])) S2_values.append(len(data[I1&I3,:])) day_values.append(R[t][0]) Ad_values.append(Ad[Z]) if t>0 and t<len(R): data=A[R[t-1][1]+1:R[t][1]+1,:] I1=data[:,1]==Ad[Z] I2=data[:,0]==21 I3=data[:,0]==22 S1_values.append(len(data[I1&I2,:])) S2_values.append(len(data[I1&I3,:])) day_values.append(R[t][0]) Ad_values.append(Ad[Z]) if t==len(R): data=A[R[t-1][1]+1:,:] I1=data[:,1]==Ad[Z] I2=data[:,0]==21 I3=data[:,0]==22 S1_values.append(len(data[I1&I2,:])) S2_values.append(len(data[I1&I3,:])) #8:8-31,9:9-30,10:10-31,11:11-30 day_values.append('2015-11-30') Ad_values.append(Ad[Z])

这段代码是读取一个名为'acc_11_final.csv'的CSV文件，选取第4和第5列的数据，并将其转为Numpy数组。代码接下来将根据这些数据计算一些参数：Ad_values代表一个列表，存储该数据集中某一列数据（标记为Ad）的不同取值；day_values代表一个列表，存储该数据集中另一列数据（标记为day）的不同取值；S1_values、S2_values和C_values代表三个列表，存储不同标记下的数据计数。

之后，代码运用了一个嵌套的for循环，遍历Ad的所有取值，以及R中的所有范围。在内层循环中，对于每个R的范围，代码会选取该范围内的数据，并使用I1、I2和I3来获取某些行。其中，I1、I2、I3是由Ad[Z]、21、22所构建的布尔表达式。S1_values、S2_values和C_values用来存储计数数据。整个循环过程为每个Ad的取值和每个R范围计算了特定的计数值，并在循环结束时将这些值存储在不同的列表中。

TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument '_sep'

这个错误提示是因为`read_excel()`函数中没有`_sep`这个参数。你可能需要检查一下你的代码，确保使用了正确的参数。

`read_excel()`函数是pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件。它的常用参数如下：

- `io`：文件路径或类似文件的对象，如URL、文件缓冲区等。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引。默认为0，表示读取第一个工作表。
- `header`：指定作为列名的行，默认为0，表示第一行作为列名。
- `names`：指定列名列表，如果文件中没有列名，则需要提供此参数。
- `index_col`：指定作为行索引的列，默认为None。
- `usecols`：指定要读取的列，可以是列名或者列索引列表。
- `squeeze`：如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series对象，默认为True。
- `dtype`：指定列的数据类型，可以是字典形式。
- `engine`：指定要使用的解析引擎，可以是'xlrd'、'openpyxl'等。

如果你想要读取一个以制表符分隔的Excel文件，可以使用`sep='\t'`参数。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('file.xlsx', sep='\t')