new_row = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 将数字插入windspeed列 dataframe = dataset.append(new_row, ignore_index=True) # 将修改后的数据框架写回CSV文件 dataframe.to_csv('new.csv', index=False)'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

这个错误提示表示numpy.ndarray对象没有append属性，因此无法使用append方法。你可以使用numpy.concatenate函数来将两个numpy数组合并。具体实现方式如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件并转换为numpy数组
dataset = pd.read_csv('data.csv')
data_array = np.array(dataset)

# 创建新的一行数据
new_row = np.array([sess.run(y)])

# 将新行数据添加到原数据数组中
new_data_array = np.concatenate((data_array, new_row), axis=0)

# 将修改后的数据数组转换为DataFrame对象
new_dataset = pd.DataFrame(data=new_data_array, columns=dataset.columns)

# 将修改后的数据框架写回CSV文件
new_dataset.to_csv('new.csv', index=False)

这里使用numpy.concatenate函数将原数据数组和新行数据数组合并，并设置axis=0参数表示沿第0维度（即行）进行合并。然后将合并后的数据数组转换为DataFrame对象，并写回CSV文件。

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# 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)表格数字格式不带【【】】怎么改

如果想要修改DataFrame对象中的数字格式，可以使用`pandas.DataFrame.style`方法来修改，具体步骤如下：

1. 首先，读取csv文件，可以使用pandas的`read_csv()`函数，例如：

   import pandas as pd
   
   # 读取csv文件
   df = pd.read_csv('file.csv')

2. 然后，选择需要的列，例如：

   # 选择需要的列
   column = df['column_name']

这里假设需要选择的列的列名为“column_name”。

3. 接下来，可以使用`pandas.DataFrame.style`方法来修改数字格式，例如：

   # 使用style方法修改数字格式
   styled_column = column.style.format("{:.2f}")

这里使用了`format()`方法来修改数字格式，并将修改后的结果赋值给了一个新的变量`styled_column`。

4. 最后，将修改后的结果写入csv文件，例如：

   # 将修改后的结果写入csv文件
   styled_column.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里将修改后的结果直接写入了一个新的csv文件`new_file.csv`中。

综合起来，完整的Python代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 选择需要的列
column = df['column_name']

# 使用style方法修改数字格式
styled_column = column.style.format("{:.2f}")

# 将修改后的结果写入csv文件
styled_column.to_csv('new_file.csv', index=False)

执行完毕后，会生成一个新的csv文件new_file.csv，其中“wind Speed”列的数字格式已经被修改为带有两位小数的浮点数格式。

File "C:/Users/DELL/Desktop/python_flask-dc/python_flask/bpnn_tf.py", line 115, in <module> new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': sess.run(y)}) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 468, in __init__ mgr = init_dict(data, index, columns, dtype=dtype) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 283, in init_dict return arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 78, in arrays_to_mgr index = extract_index(arrays) File "E:\python-3.7.0\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 387, in extract_index raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index") ValueError: If using all scalar values, you must pass an index

这个错误是因为在创建pandas.DataFrame的时候，没有传入index参数，且使用的是全部标量值的字典。如果字典中的值是全部标量，则必须传入索引。可以参考下面的代码进行修改：

import pandas as pd

# 假设y是一个numpy数组或张量
y = sess.run(y)

# 创建一个新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': y}, index=range(len(y)))

# 将新的DataFrame对象写入csv文件
new_data.to_csv('new_file.csv', index=False)

这里使用range(len(y))作为新DataFrame的索引，确保索引的长度与数据的长度一致。然后将新的DataFrame对象new_data写入了一个新的csv文件new_file.csv中。通过设置参数index为False，可以避免写入索引列。

综合起来，完整的Python代码如下：

import pandas as pd

# 假设y是一个numpy数组或张量
y = sess.run(y)

# 创建一个新的DataFrame对象
new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': y}, index=range(len(y)))

# 将新的DataFrame对象写入csv文件
new_data.to_csv('new_file.csv', index=False)

执行完毕后，会生成一个新的csv文件new_file.csv，其中“wind Speed”列的值为y中的相应数值。