python 写入并打开excel score_df.to_excel

时间: 2023-06-14 22:03:30 浏览: 163
可以使用 pandas 库中的 to_excel 方法将 DataFrame 对象写入 Excel 文件中,代码如下: ```python import pandas as pd # 假设你的 DataFrame 对象名为 score_df score_df.to_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) # 读取保存的 Excel 文件 new_score_df = pd.read_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 其中,to_excel 方法接收三个主要参数: - file_path:Excel 文件的保存路径 - sheet_name:写入的工作表名称,默认为 Sheet1 - index:是否在写入时包含 DataFrame 的索引,默认为 True 读取 Excel 文件时,也可以指定 sheet_name 参数选择读取哪个工作表。
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创建一个Python脚本,命名为 score_analyse.py ,完成以下功能: 1.读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量 df 来保存,其中成绩如下,需要自己新建又本文件保存,并命名为 score.txt: 姓名,科目,成绩 小红,语

创建名为 `score_analyse.py` 的 Python 脚本,首先,你需要创建一个文本文件 `score.txt` 并输入数据。以下是脚本的基本结构,用于读取文本文件并将其转换为 pandas DataFrame: ```python # 导入必要的库 import pandas as pd # 定义函数来读取数据 def read_scores_from_file(filename): with open(filename, 'r') as file: lines = file.readlines() # 使用逗号分隔数据 data_list = [line.strip().split(',') for line in lines] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(data_list[1:], columns=data_list[0]) # 假设第一行是列名 return df # 创建数据文件 if __name__ == "__main__": # 确保文件存在或者创建它 if not os.path.isfile('score.txt'): with open('score.txt', 'w') as f: f.write("姓名,科目,成绩\n") # 写入表头 f.write("小红,语文,95\n") f.write("小明,数学,98\n") f.write("小芳,英语,90\n") f.write("小刚,物理,92\n") # 读取数据 df = read_scores_from_file('score.txt') # 打印 DataFrame 或者做进一步分析 print(df) #

2、有一个学生成绩的文件score.txt,包括学号、姓名、行政班号、课前、课中、课后的成绩, 读取文件,并计算该学生平时成绩并写入到score_new.txt。

假设score.txt的格式如下: ``` 学号 姓名 行政班号 课前成绩 课中成绩 课后成绩 1001 张三 1班 80 90 95 1002 李四 2班 75 85 90 1003 王五 1班 85 90 92 ``` 可以使用Python的pandas库来读取和处理数据。代码如下: ```python import pandas as pd # 读取score.txt文件 df = pd.read_csv('score.txt', sep=' ', header=None, names=['学号', '姓名', '行政班号', '课前成绩', '课中成绩', '课后成绩']) # 计算平时成绩 df['平时成绩'] = (df['课前成绩'] + df['课中成绩'] + df['课后成绩']) / 3 # 写入score_new.txt文件 df.to_csv('score_new.txt', sep=' ', index=False) ``` 运行以上代码后,会生成一个新的score_new.txt文件,其格式如下: ``` 学号 姓名 行政班号 课前成绩 课中成绩 课后成绩 平时成绩 1001 张三 1班 80 90 95 88.333333 1002 李四 2班 75 85 90 83.333333 1003 王五 1班 85 90 92 89.000000 ``` 其中,新增了一列“平时成绩”,表示每个学生的平时成绩。
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# 导入模块 import prettytable as pt from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score, f1_score from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 创建表格对象 table = pt.PrettyTable() # 设置表格的列名 table.field_names = ["acc", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"] # 循环添加数据 # 20个随机状态 for i in range(1): # # GBDT GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, min_samples_leaf=14, min_samples_split=6, max_depth=10, random_state=i, n_estimators=267 ) # GBDT = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1, n_estimators=142,min_samples_leaf=80,min_samples_split=296,max_depth=7 , max_features='sqrt', random_state=66 # ) GBDT.fit(train_x, train_y) y_pred = GBDT.predict(test_x) # y_predprob = GBDT.predict_proba(test_x) print(y_pred) print('AUC Score:%.4g' % metrics.roc_auc_score(test_y.values, y_pred)) # print('AUC Score (test): %f' %metrics.roc_auc_score(test_y.values,y_predprob[:,1])) accuracy = GBDT.score(val_x, val_y) accuracy1 = GBDT.score(test_x, test_y) print("GBDT最终精确度:{},{}".format(accuracy, accuracy1)) y_predict3 = GBDT.predict(test_x) get_score(test_y, y_predict3, model_name='GBDT') acc = accuracy_score(test_y, y_predict3) # 准确率 prec = precision_score(test_y, y_predict3) # 精确率 recall = recall_score(test_y, y_predict3) # 召回率 f1 = f1_score(test_y, y_predict3) # F1 fpr, tpr, thersholds = roc_curve(test_y, y_predict3) roc_auc = auc(fpr, tpr) data1 = acc data2 = prec data3 = recall data4 = f1 data5 = roc_auc # 将数据添加到表格中 table.add_row([data1, data2, data3, data4, data5]) print(table) import pandas as pd # 将数据转换为DataFrame格式 df = pd.DataFrame(list(table), columns=["acc","prec","recall","f1","roc_auc"]) # 将DataFrame写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save(),出现上面的错误怎样更正

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)为这段代码添加一个将数据写入excel的功能

python 根据文件“Molecular_Descriptor.xlsx”和“ERα_activity.xlsx”提供的数据,针对1974个化合物的729个分子描述符进行变量选择,根据变量对生物活性影响的重要性进行排序,并给出前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符(即变量),并请详细说明分子描述符筛选过程及其合理性。 问题2. 请结合问题1,选择不超过20个分子描述符变量,构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型,请叙述建模过程。然后使用构建的预测模型,对文件“ERα_activity.xlsx”的test表中的50个化合物进行IC50值和对应的pIC50值预测,并将结果分别填入“ERα_activity.xlsx”的test表中的IC50_nM列及对应的pIC50列。 问题3. 请利用文件“Molecular_Descriptor.xlsx”提供的729个分子描述符,针对文件“ADMET.xlsx”中提供的1974个化合物的ADMET数据,从五个指标(Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN)中任选2个,分别构建其分类预测模型,并简要叙述建模过程。然后使用所构建的2个分类预测模型,对文件“ADMET.xlsx”的test表中的50个化合物进行相应的预测,并将结果填入“ADMET.xlsx”的test表中对应的Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN列。 问题4(选做). 寻找并阐述化合物的哪些分子描述符,以及这些分子描述符在什么取值或者处于什么取值范围时,能够使化合物对抑制ERα具有更好的生物活性,同时具有更好的ADMET性质(给定的五个ADMET性质中,至少三个性质较好)。

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基于ssm的网络教学平台(有报告)。Javaee项目,ssm项目。

重点:所有项目均附赠详尽的SQL文件,这一细节的处理,让我们的项目相比其他博主的作品,严谨性提升了不止一个量级!更重要的是,所有项目源码均经过我亲自的严格测试与验证,确保能够无障碍地正常运行。 1.项目适用场景:本项目特别适用于计算机领域的毕业设计课题、课程作业等场合。对于计算机科学与技术等相关专业的学生而言,这些项目无疑是一个绝佳的选择,既能满足学术要求,又能锻炼实际操作能力。 2.超值福利:所有定价为9.9元的项目,均包含完整的SQL文件。如需远程部署可随时联系我,我将竭诚为您提供满意的服务。在此,也想对一直以来支持我的朋友们表示由衷的感谢,你们的支持是我不断前行的动力! 3.求关注:如果觉得我的项目对你有帮助,请别忘了点个关注哦!你的支持对我意义重大,也是我持续分享优质资源的动力源泉。再次感谢大家的支持与厚爱! 4.资源详情:https://blog.csdn.net/2301_78888169/article/details/144929660 更多关于项目的详细信息与精彩内容,请访问我的CSDN博客!
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jQuery bootstrap-select 插件实现可搜索多选下拉列表

Bootstrap-select是一个基于Bootstrap框架的jQuery插件,它允许开发者在网页中快速实现一个具有搜索功能的可搜索多选下拉列表。这个插件通常用于提升用户界面中的选择组件体验,使用户能够高效地从一个较大的数据集中筛选出所需的内容。 ### 关键知识点 1. **Bootstrap框架**: Bootstrap-select作为Bootstrap的一个扩展插件,首先需要了解Bootstrap框架的相关知识。Bootstrap是一个流行的前端框架,用于开发响应式和移动优先的项目。它包含了很多预先设计好的组件,比如按钮、表单、导航等,以及一些响应式布局工具。开发者使用Bootstrap可以快速搭建一致的用户界面,并确保在不同设备上的兼容性和一致性。 2. **jQuery技术**: Bootstrap-select插件是基于jQuery库实现的。jQuery是一个快速、小巧、功能丰富的JavaScript库,它简化了HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互等操作。在使用bootstrap-select之前,需要确保页面已经加载了jQuery库。 3. **多选下拉列表**: 传统的HTML下拉列表(<select>标签)通常只支持单选。而bootstrap-select扩展了这一功能,允许用户在下拉列表中选择多个选项。这对于需要从一个较长列表中选择多个项目的场景特别有用。 4. **搜索功能**: 插件中的另一个重要特性是搜索功能。用户可以通过输入文本实时搜索列表项,这样就不需要滚动庞大的列表来查找特定的选项。这大大提高了用户在处理大量数据时的效率和体验。 5. **响应式设计**: bootstrap-select插件提供了一个响应式的界面。这意味着它在不同大小的屏幕上都能提供良好的用户体验,不论是大屏幕桌面显示器,还是移动设备。 6. **自定义和扩展**: 插件提供了一定程度的自定义选项,开发者可以根据自己的需求对下拉列表的样式和行为进行调整,比如改变菜单项的外观、添加新的事件监听器等。 ### 具体实现步骤 1. **引入必要的文件**: 在页面中引入Bootstrap的CSS文件,jQuery库,以及bootstrap-select插件的CSS和JS文件。这是使用该插件的基础。 2. **HTML结构**: 准备标准的HTML <select> 标签,并给予其需要的类名以便bootstrap-select能识别并增强它。对于多选功能,需要在<select>标签中添加`multiple`属性。 3. **初始化插件**: 在文档加载完毕后,使用jQuery初始化bootstrap-select。这通常涉及到调用一个特定的jQuery函数,如`$(‘select’).selectpicker();`。 4. **自定义与配置**: 如果需要,可以通过配置对象来设置插件的选项。例如,可以设置搜索输入框的提示文字,或是关闭/打开某些特定的插件功能。 5. **测试与调试**: 在开发过程中,需要在不同的设备和浏览器上测试插件的表现,确保它按照预期工作。这包括测试多选功能、搜索功能以及响应式布局的表现。 ### 使用场景 bootstrap-select插件适合于多种情况,尤其是以下场景: - 当需要在一个下拉列表中选择多个选项时,例如在设置选项、选择日期范围、分配标签等场景中。 - 当列表项非常多,用户需要快速找到特定项时,搜索功能可以显著提高效率。 - 当网站需要支持多种屏幕尺寸和设备,需要一个统一的响应式UI组件时。 ### 注意事项 - 确保在使用bootstrap-select插件前已正确引入Bootstrap、jQuery以及插件自身的CSS和JS文件。 - 在页面中可能存在的其他JavaScript代码或插件可能与bootstrap-select发生冲突,所以需要仔细测试兼容性。 - 在自定义样式时,应确保不会影响插件的正常功能和响应式特性。 ### 总结 bootstrap-select插件大大增强了传统的HTML下拉列表,提供了多选和搜索功能,并且在不同设备上保持了良好的响应式表现。通过使用这个插件,开发者可以很容易地在他们的网站或应用中实现一个功能强大且用户体验良好的选择组件。在实际开发中,熟悉Bootstrap框架和jQuery技术将有助于更有效地使用bootstrap-select。
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