import pandas as pd df = pd.read_excel('京津冀红色.xlsx') print(df) 结果显示为C:\Users\lenovo\PycharmProjects\pythonProject00\venv\Scripts\python.exe C:\Users\lenovo\PycharmProjects\pythonProject00\main.py Process finished with exit code 0

这个输出结果并不是使用 Pandas 库读取 Excel 文件的结果，而是程序执行结束的输出结果，表示程序正常结束，退出代码为 0。如果您想看到 Pandas DataFrame 对象的内容，可以在 PyCharm 的 Console 或者 Terminal 中运行这段代码，而不是直接运行整个 Python 程序。您需要将光标放在这段代码上面，然后选择运行这段代码，或者将这段代码复制到 Console 或者 Terminal 中执行，就可以看到 DataFrame 对象的内容了。

相关问题

import pandas as pd df = pd.read_excel('京津冀红色.xlsx') print(df)

这是一个使用 Pandas 库读取 Excel 文件并打印数据的 Python 代码。`import pandas as pd` 是导入 Pandas 库并给它起了一个别名 `pd`。`pd.read_excel('京津冀红色.xlsx')` 是读取名为 `京津冀红色.xlsx` 的 Excel 文件并将数据存储在一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象中。`print(df)` 是将 DataFrame 对象的内容打印出来。您需要告诉我您对这段代码的具体问题，我才能为您提供更详细的解答。

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。另外，你需要检查连接参数是否正确，包括用户名、密码、主机地址、端口号等。如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者检查网络连接是否正常。