data = pd.read_excel(dataPath,encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

时间: 2023-09-07 15:17:55 浏览: 2176
ZIP

Part (A).zip_Data Path 2

这个错误是因为 `read_excel()` 方法并不支持 `encoding` 参数。如果你想指定编码方式，可以使用 `pandas.read_excel()` 方法中的 `encoding` 参数。 例如，你可以这样修改代码： ```python data = pd.read_excel(dataPath, encoding='utf-8') ``` 改为： ```python data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8') ``` 其中，`engine` 参数指定了使用 `openpyxl` 引擎解析 Excel 文件，`encoding` 参数指定了编码方式。
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datapath := 'D:\app\Administrator\oradata\lmis\'; --数据文件所在位置 datadir := 'FY_DATA_DIR'; Recover_Truncate_data.prepare_files(tgtowner, tgttable, datapath, datadir, rects, recfile, rstts,...

data = pd.read_excel(dataPath, engine='openpyxl', encoding='utf-8') TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'

这个错误是因为 read_excel() 方法不支持 ...data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8') 你需要将 dataPath 替换为你的 Excel 文件的路径。这样，你就可以指定编码并成功读取 Excel 文件了。

dataPath = pd.read_csv('data.csv') df = pd.???(dataPath) df.head() #查看数据样式

dataPath = pd.read_csv('data.csv') df = dataPath.head() print(df) 这将读取名为 data.csv 的 csv 文件，并将其转换为一个 pandas 的 DataFrame 对象。然后， head() 方法将返回 DataFrame 的前五...

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # os.mkdir(r"D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_png/" + str(condnum)) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() print(data) 如何让第二个代码输出的数据和第一代码的输出格式相同

你的第一个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个列表，每个列表代表一个Excel文件中的数据。而第二个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个元组，每个元组代表一个CSV文件中的两列数据。如果你想让第二个代码输出的...

parser = argparse.ArgumentParser(description='PSMNet') parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity') parser.add_argument('--model', default='stackhourglass', help='select model') parser.add_argument('--datapath', default='/media/jiaren/ImageNet/SceneFlowData/', help='datapath') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

通过 add_argument() 方法，我们可以向解析器中添加需要解析的参数信息。具体来说，这段代码添加了如下参数： - "--maxdisp"：表示最大视差值，默认为 192。 - "--model"：表示使用的深度学习模型，默认为 ...

#功图批量绘制 import os import numpy as np import pandas as pd from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 2), dpi=50, frameon=False) ax = plt.axes([0, 0, 1, 1]) grey = plt.get_cmap('Greys') seismic = plt.get_cmap('bwr') datapath = "G:/功图excel/0" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) # print(data) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(data) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data) n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): # 检查数据是否包含 NaN 值 continue # 如果包含，则跳过该迭代 WY = i[0:200] ZH = i[200:400] # print(len(WY),len(ZH)) plt.plot(WY[0: 100], ZH[0: 100], color=seismic(5 / 5.0), lw=3) plt.plot(WY[100: 200], ZH[100: 200], color=seismic(0 / 5.0), lw=3) plt.xticks([]) plt.yticks([]) ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['left'].set_visible(False) ax.spines['bottom'].set_visible(False) Y_ALL = [] Y_ALL.extend(list(map(float, ZH))) Y_MAX, Y_MIN = np.max(Y_ALL), np.min(Y_ALL) ax.set_ylim(np.min([0, Y_MIN - (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1]), Y_MAX + (Y_MAX - Y_MIN) * 0.1) plt.savefig("G:/功图/0/" + cond[:-4] + '/' + str(n), dpi=50) # plt.savefig(newpath + "GT/" + cond + "/" + data['IMGNAME'][i], dpi=50) # plt.clf() # plt.show() n = n + 1，以上代码画出来的示功图怎么感觉叠加起来了

data = pd.read_csv("G:/功图excel/0/" + cond) os.mkdir(r"G:/功图/0/" + cond[:-4]) data = np.array(data) data = data.tolist() n = 0 for i in data: if np.isnan(i).any(): continue WY = i[0:200...

按以下格式读取data.csv:dataPath = ??? df = pd.???(dataPath) df.head() #查看数据样式

根据您的问题，我理解您想要使用 Pandas 读取名为 data.csv 的文件，并查看...如果您的数据文件不是 csv 格式，可以使用相应的读取函数，例如 pd.read_excel() 读取 Excel 文件、pd.read_json() 读取 JSON 文件等。

parser = argparse.ArgumentParser(description='PSMNet') parser.add_argument('--maxdisp', type=int ,default=192, help='maxium disparity') parser.add_argument('--model', default='stackhourglass', help='select model') parser.add_argument('--datapath', default=r"D:\2020TIIT\pretrained_model_KITTI2015.tar", help='datapath') parser.add_argument('--epochs', type=int, default=10, help='number of epochs to train') parser.add_argument('--loadmodel', default= None, help='load model') parser.add_argument('--savemodel', default='./', help='save model') parser.add_argument('--no-cuda', action='store_true', default=False, help='enables CUDA training') parser.add_argument('--seed', type=int, default=1, metavar='S', help='random seed (default: 1)') args = parser.parse_args()什么意思

这是一个 Python 脚本中使用的 argparse 模块，用于解析命令行参数。脚本使用者可以通过命令行传入参数来控制脚本的行为。该脚本定义了一些参数，如最大视差、模型选择、数据路径、训练轮数、加载模型路径、保存模型...

df_pair.to_excel(pair_dataPath, index=True)其中index=True代表什么

在 Pandas 中，to_excel()函数用于将 DataFrame 写入 Excel 文件。其中，index参数用于指定是否在写入 Excel 文件时包含 DataFrame 的行索引（行标签）。 如果将 index参数设置为默认值 True，则会在写入 ...

Data = io.loadmat(DataPath1) Data = Data['input'] Data = Data.astype(np.float32)

这段代码是用Python中的SciPy库中的io模块中的loadmat函数来读取.mat文件，然后将读取到的数据存储在Data变量中。接着，将Data中名为'input'的数据提取出来，并将其转换为numpy中的float32类型。这段代码的作用是将....

class JSONDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, cfg, split): assert split in { "train", "val", "test", }, "Split '{}' not supported for {} dataset".format( split, cfg.DATA.NAME) logger.info("Constructing {} dataset {}...".format( cfg.DATA.NAME, split)) self.cfg = cfg self._split = split self.name = cfg.DATA.NAME self.data_dir = cfg.DATA.DATAPATH self.data_percentage = cfg.DATA.PERCENTAGE self._construct_imdb(cfg) self.transform = get_transforms(split, cfg.DATA.CROPSIZE)

这段代码定义了一个名为JSONDataset的数据集类，它继承了PyTorch中的Dataset类，并覆盖了其__init__和__len__方法。在__init__方法中，它接收一个cfg和split参数，其中cfg包含了数据集的相关配置信息，split则表示...

datafile = h5py.File(datapath, 'w') datafile.create_dataset("Training_pixel", dtype = 'uint8', data=Training_x)

这段代码使用 h5py 库创建一个名为 "Training_pixel" 的数据集，数据类型为 'uint8'，并将变量 Training_x 中的数据作为数据集的值存储在名为 datapath 的文件中。这个文件的打开模式是 'w'，即写模式，意味着如果...

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 argparse 模块来接收命令行参数。这个脚本的作用是进行政治家在日本电视节目中的人脸检测和分类。其中包含了一些重要的配置变量，比如数据集名称、模式名称、检测器名称、重识别模型名称...

if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed) all_left_img, all_right_img, all_left_disp, test_left_img, test_right_img, test_left_disp = lt.dataloader(args.datapath) TrainImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(all_left_img,all_right_img,all_left_disp, True), batch_size= 12, shuffle= True, num_workers= 8, drop_last=False) TestImgLoader = torch.utils.data.DataLoader( DA.myImageFloder(test_left_img,test_right_img,test_left_disp, False), batch_size= 8, shuffle= False, num_workers= 4, drop_last=False)什么意思

其次，lt.dataloader(args.datapath) 加载数据集，返回了训练集和测试集的左右图像和视差图像。 然后，DA.myImageFloder() 是一个自定义的数据集类，用于读取数据集中的图像和视差图像，并进行数据增强（如果是...

//上传头像到oss @Override public String uploadFileAvatar(MultipartFile file) { String endpoint = ConstantPropertiesUtils.END_POINT; // 阿里云账号AccessKey拥有所有API的访问权限，风险很高。强烈建议您创建并使用RAM用户进行API访问或日常运维，请登录RAM控制台创建RAM用户。 String accessKeyId = ConstantPropertiesUtils.ACCESS_KEY_ID; String accessKeySecret = ConstantPropertiesUtils.ACCESS_KEY_SECRET; // 填写Bucket名称，例如examplebucket。 String bucketName = ConstantPropertiesUtils.BUCKET_NAME; System.err.println(endpoint); System.err.println(accessKeyId); System.err.println(accessKeySecret); System.err.println(bucketName); try { OSS ossClient = new OSSClientBuilder().build(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret); InputStream inputStream = file.getInputStream(); String fileName = file.getOriginalFilename(); String uuid = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", ""); fileName=uuid+fileName; String dataPath = new DateTime().toString("yyyy-MM-dd"); fileName=dataPath+"/"+fileName; ossClient.putObject(bucketName, fileName, inputStream); ossClient.shutdown(); String url = "https://" + bucketName + "." + endpoint + "/" + fileName; return url; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return null; } }

如果您的问题是无法从前端获取MultipartFile，请确保您的前端代码中包含了正确的文件上传表单，并且将文件类型设置为multipart/form-data。另外，您可以在Controller中使用@RequestParam注解来接收上传的文件，例如...
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