locations_df = pd.read_excel('C:\\Users\\86178\\Desktop\\附件1：数据.xlsx', sheet_name='位置')

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的特定工作表
locations_df = pd.read_excel('C:\\Users\\86178\\Desktop\\附件1：数据.xlsx', sheet_name='位置')

这段代码使用了pandas库中的`read_excel()`函数来读取Excel文件中的特定工作表。`'C:\\Users\\86178\\Desktop\\附件1：数据.xlsx'`是文件的路径，`'位置'`是要读取的工作表的名称。读取后的数据将存储在`locations_df`变量中。

相关问题

if self.process_this_frame: self.face_locations = face_recognition.face_locations(small_frame) self.face_encodings = face_recognition.face_encodings(small_frame, self.face_locations) self.face_names = [] name = ""

这段代码是使用 face_recognition 库对视频帧中的人脸进行识别和编码。首先会对视频帧进行缩放（small_frame），然后使用 face_locations 函数获取人脸位置，再使用 face_encodings 函数获取人脸编码。最后通过一个循环来判断每个人脸的编码与已知人脸编码是否相似，从而得到人脸的名字。其中，name 是一个字符串变量，用于存储当前处理的人脸的名字。

运用如上数据，import plotly.express as px import plotly.graph_objs as go import pandas as pd import geopandas as gpd df = pd.read_csv(r'D:\data visualization\sucai\acs2015_county_data.csv', index_col=0) state_income = df.groupby('State')['IncomePerCap'].mean().reset_index() fig = px.choropleth(state_income, locations='State', locationmode="USA-states", scope="usa", color='IncomePerCap', hover_name='State', title='Mean Income per Capita by State') fig.show()为什么图上没有显示数据，如何修改

可能是因为 `state_income` 数据框中的 `State` 列中有缩写的州名，而地图中使用的是全称。你可以在 `state_income` 数据框中添加一列全称的州名，然后将 `locations` 参数改为新添加的全称州名列即可。代码如下：

abbr_to_name = {
    'AL': 'Alabama',
    'AK': 'Alaska',
    ...
}

state_income['state_name'] = state_income['State'].map(abbr_to_name)

fig = px.choropleth(state_income, 
                    locations='state_name', # 使用新添加的州名全称列
                    locationmode="USA-states", 
                    scope="usa", 
                    color='IncomePerCap', 
                    hover_name='state_name', # 同样使用新添加的州名全称列
                    title='Mean Income per Capita by State')

fig.show()

其中 `abbr_to_name` 是一个字典，将州名的缩写映射到全称。你需要添加所有州名的缩写和对应的全称。