将excel中的变量格式转化为int

可以使用Python中的pandas库进行转换，例如：

import pandas as pd

# 读取Excel文件为DataFrame对象
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 将某一列的字符串格式转换为整数
df['col_name'] = df['col_name'].astype(int)

# 将更改后的DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)

其中，`col_name`是需要转换的列的名称。这样就可以将Excel中的变量格式转化为整数了。

相关问题

给出一段Python代码，实现以下功能，将一个Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型

以下是Python代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 选择需要的5列数据
data = data[['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']]

# 数据归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data = scaler.fit_transform(data)

# 将数据转换为多变量lstm预测模型的输入类型
X = []
y = []
for i in range(len(data)-60):
    X.append(data[i:i+60])
    y.append(data[i+60])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建多变量lstm预测模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 5)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

# 计算预测误差
rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_test)**2))
print('RMSE:', rmse)

以上代码可以将Excel表格中的5列数据处理成多变量lstm预测模型的输入类型，并进行训练和预测。

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx') # 第二阶段：转化定性变量为定量变量 使用onehot函数 同时读取新的excel x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1).values train_labels = train_data['Class'].values test_features = test_data.drop('Class', axis=1).values test_labels = test_data['Class'].values model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels), verbose=1) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)事实上，这段代码目前运行中的结果为进程已结束,退出代码132 (interrupted by signal 4: SIGILL)

根据你提供的信息，这段代码的运行结果是进程已结束，退出代码132，这可能是因为程序中使用了非法指令或者是内存访问越界等问题导致的程序中止。其中，信号4代表的是SIGILL错误，表示非法指令错误。

你可以尝试重新运行代码，或者检查你的代码中是否存在语法错误、内存泄漏等问题。此外，如果你使用的是Jupyter Notebook等交互式开发环境，可能会因为内存不足等问题导致程序运行失败，你可以尝试关闭一些不必要的程序或者增加内存空间来解决这个问题。