import pandas as pd df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',') df.to_excel('d:/test.xlsx', index=False)有误

时间: 2023-12-13 08:03:29 浏览: 102
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解决Python pandas df 写入excel 出现的问题

这段代码的问题在于，它没有指定编码方式（encoding），因此在读取CSV文件时可能会出现编码错误。应该在pd.read_csv()中指定正确的编码方式，比如： ``` df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',', encoding='utf-8') ``` 此外，如果写入Excel文件时想要保留CSV文件中的列顺序，应该将index参数设置为True，而不是False。因此，正确的写入Excel文件的代码应该是： ``` df.to_excel('d:/test.xlsx', index=True) ```
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pandas 读写csv/excel的常见问题与应对

首先导入pandas： import pandas as pd 基本读取 s = pd.read_csv('1.csv') 这样就是将当前文件夹下的”1.csv”文件读取为DataFrame形式，存储到s中，非常方便。 excel的话同理 s = pd.read_excel('1.csv') 基本写入 s = pd.DataFrame(a) s.to_csv('1.csv') 注意这是DataFrame类型的方法，如上，可将s保存为’1.csv’中。 编码错误 涉及中文的时候容易出现这样的错误： UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t dec

根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件。import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error train_data = pd.read_csv('train_price.csv',sep=" ") test_data = pd.read_csv('test_price.csv',sep=" ") microcar_data = train_data[train_data['bodyType'] == 1.0] microcar1_data = test_data[test_data['bodyType'] == 1.0] # # 1、“微型车”待预测样本的df.head()和df.shape # print(microcar1_data.head()) # microcar1_data.shape # 2、模型训练，及模型评价 features = ['v_1','v_2','v_3','v_4'] # 自由选择特征列 target = 'price' X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(microcar_data[features], microcar_data[target], test_size=0.2, random_state=int('0713')) model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test)

根据以上代码，你需要对待预测样本中车身类型为“微型车”的price进行预测，并将预测结果保存在submit.csv文件中。你可以使用以下代码来进行预测和保存结果： # 3、预测待预测样本中车身类型为“微型车”的price ...

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 ：", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

1. 读取 u.data 数据集文件，用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式，并输出该数据集； 2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品； 3. 将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占 80%； 4. 构建训练集和测试集的...

解释代码import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction)

首先，代码读取了一个包含用户ID、商品ID、评分和时间戳的数据文件，并将其存储在一个Pandas数据框中。然后，代码将数据集分为训练集和测试集，并将它们转换为用户-物品矩阵。接下来，代码使用余弦相似度计算了用户...

解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

1. 读取数据文件u.data，包括用户id、商品id、评分和时间戳，并将其转化为pandas的DataFrame格式。 2. 统计用户数量和电影数量，用于后续构建评分矩阵。 3. 将数据集分割成训练集和测试集，其中测试集占20%。 4. ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

import pandas as pd df=pd.read_table('winequality-white.csv',sep=';') df.columns=['fixed acidity','volatile acidity','citric acid','residual sugar','chlorides','free sulfur dioxide','total sulfur dioxide','density','pH','sulphates','alcohol','quality']在此基础上编写python代码完成以下要求：1建立并训练线性模型并给出模型评价，2建立并训练决策树模型并给出模型评价，3建立并训练支持向量机模型并给出模型评价。完成后给出三个模型的优缺点比较

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:,:-1], df['quality'], test_size=0.2, random_state=42) # 建立线性回归模型 lr = LinearRegression() # 训练模型 lr.fit(X_train, y_train) # ...
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read_csv读取_

pd.read_csv() 是Pandas中用于读取CSV文件的基本语法，其中pd是导入Pandas库的别名，通常写为import pandas as pd。例如，读取名为test.csv的文件，可以使用以下代码： python import pandas as pd ...

使用pandas库读取学生信息表student01.csv，再将其写入到c:\test\student02.csv，以下划线“_”分隔写入的元素，并列出目录文件。 【提示】使用pandas库的read_table和read_csv函数；中文编码格式用utf8，参数为“encoding='utf8'”，否则可能出现乱码

df.to_csv('c:/test/student02.csv', encoding='utf8', sep='_', index=False) # 列出目录文件 import os print(os.listdir('c:/test')) 注意，代码中的路径分隔符应该使用正斜杠“/”而不是反斜杠“\”，因为反...

1.操作csv文件，按下面的步骤完成代码。 1)导入pandas模块并设置别名为pd，请写出代码. 2)假设现有一个名为test.csv的文件，请使用pandas的read_csv函数导入，置分隔符是"∵",且没有列名，最后赋值给变量df. 3)设置df的列名，列名的列表为[one,two;three] 4)检查df的各个元素中是否有NaN值. 5)将df导出为"result.csv”，并以""作为分隔符.

import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('test.csv', sep='∵', header=None) # 设置列名 df.columns = ['one', 'two', 'three'] # 检查是否有NaN值 if df.isnull().values.any(): print('存在NaN...

现有一个名为test的txt文件，文件第一行内容为"city_id":"CH010100","name":"北京"，第二行内容为"city_id":"CH060301","name":"延吉""Yanji"，现想要使用pandas提取city_id对应的代码和name对应的名字

df = pd.read_csv('test.txt', sep=',|"', engine='python', header=None) # 分割每一行字符串 df = df.apply(lambda x: x.str.split(':').str[-1]) df[1] = df[1].str.strip() # 转化为DataFrame df = pd....

文件:/home/shenwk/perl_practice/test3_file/form_test 上述文件一共4列，共1000行，要求读入文件后输出如下格式（存放到一个新的文件，方法不限，鼓励调用python库）： 文件中，第一列为行号，第二列要求小数点后保留2位小数，第三列要求字符位数不超过10位，第四列要求以科学记数法输出，第五列以16进制的格式输出，使用空格作为间隔。

df.to_csv('/home/shenwk/perl_practice/test3_file/formatted_file', sep=' ', header=None, index=False) 在上述示例中，首先使用pandas库的read_csv函数读取文件，指定分隔符为一个或多个空格，同时不读取...

4.把d盘根目录下的记事本文件test.txt转换成Excel文件。假设test.txt文件中第一行为表头，从第二行开始为实际数据，并且表头和数据行中的不同字段信息都是用逗号分隔。代码

df.to_excel('D:/test.xlsx', index=False) 解释一下这段代码： 首先，使用pandas库中的read_csv函数读取D盘根目录下的test.txt文件。header=0参数表示第一行是表头，sep=','表示使用逗号分隔数据。 ...

pandas保存csv

df.to_csv('test_output.csv', sep=',', index=False, header=True) 在保存CSV文件时，sep参数指定分隔符，index参数指定是否需要保存索引，header参数指定是否需要保存列名。上面的代码将DataFrame df保存为...

pandas导入CSV

df = pd.read_csv('G:\test.csv', sep=',') print(df) 3. 指定读取行数：如果你只想查看CSV文件中的前几行数据，你可以使用nrows参数来指定要读取的行数。示例代码如下： python import pandas as pd df = ...

# -*- coding: utf-8 -*- ''' 任务如下： 1.读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd保存，其中成绩保存在一个test1.txt文件中,如下所示： 姓名,科目,成绩 小红,语文,100 小红,英语,90 小红,数学,75 张明,语文,80 张明,英语,76 张明,数学,88 小江,语文,79 小江,数学,120 小江,英语,80 小李,英语,87 小李,语文,99 小李,数学,76 2.对数据框变量pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李的各科成绩， 它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。 3.利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分， 记为M1、M2、M3、M4,并返回其计算结果。 ''' def return_values(): return (M1,M2,M3,M4)

df = pd.read_csv('test1.txt', sep=',') # 切片操作，获得每个同学的成绩 pd1 = df[df['姓名'] == '小红'] pd2 = df[df['姓名'] == '张明'] pd3 = df[df['姓名'] == '小江'] pd4 = df[df['姓名'] == '小李'] # ...

创建一个Python脚本，命名为test1.py，完成以下功能:读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd来保存，其中成绩保存在一个TXT文件中，如下图所示:对pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李各科成绩，它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分，记为M1、M2、M3、M4。

df = pd.read_csv('成绩.txt', sep='\t') # 用一个数据框变量pd保存成绩数据 pd = df.set_index('姓名') # 切片操作，获取每个同学各科成绩 pd1 = pd.loc['小红', :] pd2 = pd.loc['张明', :] pd3 = pd.loc['小江'...
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pandas读取csv文件时报错的解决方式，你get到了吗？

在用Jupyter Notebook编译python代码时，我想引入pandas模块对csv文件中的数据进行读取 代码如下： import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') print(data) 可却报出这样的错误： --------------------------------------------------------------------------- ParserError Traceback (most recent call last) in

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