c:\users\dongwj13\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py:883: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray. element = np.asarray(element)什么意思

这是一个警告信息，意思是从不规则嵌套序列（即包含不同长度或形状的列表、元组或ndarray的列表或元组）中创建ndarray已经被弃用了。如果您想要这样做，您必须在创建ndarray时指定'dtype = object'。这个警告通常发生在使用pandas的to_numpy()方法将DataFrame或Series转换为ndarray时，其中包含不规则嵌套序列。建议在使用to_numpy()方法时，检查数据的完整性和一致性，确保所有的序列都具有相同的长度和形状，以避免该警告的出现。

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Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\2.py", line 12, in <module> df.to_excel(writer,sheet_name=1,index=False) File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2252, in to_excel formatter.write( File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 940, in write writer._write_cells( File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 477, in _write_cells wks.title = sheet_name File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\openpyxl\workbook\child.py", line 90, in title m = INVALID_TITLE_REGEX.search(value) TypeError: expected string or bytes-like object

这个错误通常是由于 sheet_name 参数的类型不正确导致的。请确保 sheet_name 参数是字符串类型，而不是整数或其他类型。你可以尝试将 sheet_name 改为字符串类型，例如：

df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

如果问题仍然存在，请检查你的数据框中是否包含任何非字符串类型的列。如果有，请将它们转换为字符串类型，例如：

df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/cfmoto/AppData/Local/Programs/Python/Python39/read_file.py", line 26, in <module> df3000 = df1.loc[(df1['SPEED']>2900)&(df1['SPEED']<3400),'ALPHA','Torque_engine'] File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 925, in __getitem__ return self._getitem_tuple(key) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1103, in _getitem_tuple self._has_valid_tuple(tup) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 751, in _has_valid_tuple self._validate_key_length(key) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 792, in _validate_key_length raise IndexingError("Too many indexers") pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

这个错误是因为在 Pandas 的 loc[] 方法中，你传递的参数数量超过了预期。在这个例子中，应该只传递一个参数，即一个布尔数组来筛选行，但是你传递了三个参数 'ALPHA'、'Torque_engine' 和一个布尔数组，因此出现了 "Too many indexers" 的错误。要解决这个问题，只需要将 'ALPHA' 和 'Torque_engine' 放到一个列表中作为第二个参数传递即可，如下所示：

df3000 = df1.loc[(df1['SPEED'] > 2900) & (df1['SPEED'] < 3400), ['ALPHA', 'Torque_engine']]

这样就可以成功地选取符合条件的行，并且只选择 'ALPHA' 和 'Torque_engine' 两列的数据了。