def main(): for j in range(1, 159): print_hi(page=j) df = pd.DataFrame(data) df1 = pd.DataFrame(range(1, len(df)+1), columns=['序号']) pd.concat([df1, df], axis=1).to_csv('result1-1.csv', encoding='utf-8-sig', index=None)

这是一段 Python 代码。该代码首先使用一个 for 循环来迭代 1 到 158 的数字，并对每个数字调用一个名为 `print_hi()` 的函数。然后，它创建了两个 pandas DataFrame 对象 `df` 和 `df1`，其中 `data` 是一个包含数据的列表。接下来，它使用 `pd.concat()` 方法将这两个 DataFrame 对象合并为一个，并将结果保存到名为 `result1-1.csv` 的 CSV 文件中。

值得注意的是，代码中的 `print_hi()` 函数没有给出，因此无法确定它的具体功能。另外，如果 `data` 列表是在调用 `print_hi()` 函数中填充的，那么合并后的 DataFrame 对象可能包含重复的行。

相关问题

def main(): for j in range(1,160): work_text(page=j) de = pd.DataFrame(data) de1= pd.DataFrame(range(1,len(df)+1),colums=['排序']) pd.concat([de1,df],axis=1).to_csv('work1.csv',encoding='utf-8-sig',index=None) #脚本运行 if __name__=='_mian_': main()

这是一段 Python 代码，主要使用了 pandas 库对网页上的数据进行爬取和处理，最终将结果保存到 CSV 文件中。在 main() 函数中，使用 for 循环遍历每一页的数据，调用 work_text() 函数来处理每一页的数据，并将处理后的结果存储在 data 变量中。然后使用 pandas 库将 data 变量转换为 DataFrame 对象，再创建一个序号列，将序号列与数据列合并，并使用 to_csv() 方法将结果保存到 CSV 文件中。在代码的最后，使用 if __name__=='_mian_': main() 来运行整个脚本。

def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)

这段代码存在几个问题：

1. `pd.read_excel()` 方法需要传入完整的文件路径，你只传入了相对路径 `'data/s.xlsx'`，需要根据实际情况修改为文件的完整路径。

2. `df.iterrows()` 返回的是一个元组，第一个元素是索引值，第二个元素是该索引对应的 Series 对象。因此，在循环中需要使用 `i[1]` 而不是 `i`。

3. `ds` 变量未初始化，需要先赋值为一个 DataFrame 对象。

4. `ds.concat()` 方法需要传入一个 DataFrame 对象，而不是一个元组或 Series 对象。可以使用 `pd.DataFrame(i[1]).T` 将 Series 对象转换为行向量的 DataFrame 对象，再通过 `pd.concat()` 方法将其添加到 `ds` 中。

修改后的代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime

def is_valid_date(date_str):
    try:
        datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
        return True
    except ValueError:
        return False

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx')
    df = pd.DataFrame(df)
    ds = pd.DataFrame()
    for i in df.iterrows():
        if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']):
            ds = pd.concat([ds, pd.DataFrame(i[1]).T])
    print(ds)