import pandas as pd path= r'F:\BM2022\BM20220918\guanfu\mask\img_name.xlsx' # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(path) # 将两列文本合并写入第三列 df['img_name'] = dt['time'] + df['img_source'].astype(str) + '_'+ df['num'].astype(str) + '.jpg' # 保存修改后的Excel文件 df.to_excel(path, index=False)为什么会报错
时间: 2023-12-26 08:04:54 浏览: 26
这段代码报错的原因是 `dt['time']` 这个变量没有定义。代码中应该使用 `df['time']`,因为我们已经将 Excel 文件中的数据读取到了 DataFrame `df` 中,而不是 `dt`。因此,可以将代码修改为:
```
import pandas as pd
path = r'F:\BM2022\BM20220918\guanfu\mask\img_name.xlsx' # 读取Excel文件
df = pd.read_excel(path) # 读取Excel文件
df['img_name'] = df['time'] + df['img_source'].astype(str) + '_' + df['num'].astype(str) + '.jpg' # 将两列文本合并写入第三列
# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel(path, index=False)
```
这样就能够正确地将 Excel 文件中的两列数据合并为一列,并将修改后的数据保存到原文件中。
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import pandas as pd path= r'F:\BM2022\BM20220918\guanfu\mask\img_name.xlsx' # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(path)续写代码,将三列数据写为一列
可以使用 Pandas 库中的 `apply()` 方法和 `lambda` 表达式将三列数据合并为一列。可以在代码中添加如下一行:
```
df['merged_column'] = df.apply(lambda x: str(x['img_source']) + str(x['num']) + '.jpg', axis=1)
```
这行代码的作用是将 `img_source` 列和 `num` 列的内容合并,并在末尾添加 `.jpg`,得到一个新的列 `merged_column`。其中,`apply()` 方法可以对 DataFrame 的每行数据进行操作,`lambda` 表达式用于定义合并三列数据的方法,`axis=1` 表示按行进行操作。最后将新的列保存到 DataFrame 中。
完整代码如下:
```
import pandas as pd
path= r'F:\BM2022\BM20220918\guanfu\mask\img_name.xlsx' # 读取Excel文件
df = pd.read_excel(path) # 读取Excel文件
df['merged_column'] = df.apply(lambda x: str(x['img_source']) + str(x['num']) + '.jpg', axis=1)
# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel(path, index=False)
```
这样就将 Excel 文件中的三列数据合并为一列,并保存到了原文件中。
import numpy as np import pandas as pd path = "F:/Desktop/Xiameimei/" data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx') data.head()写的有问题吗
代码有问题。应该是这样写:
```
import numpy as np
import pandas as pd
path = "F:/Desktop/Xiameimei/"
data = pd.read_excel(path + 'shuju.xlsx')
data.head()
```
这段代码的作用是导入numpy和pandas库,读取"shuju.xlsx"文件,并展示文件的前5行数据。