解释代码：data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型，该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature

这段代码主要是用于文本分类的，首先通过`pd.read_excel`函数读取一个Excel文件中的评论内容，并将其转换成一个列表`a`。然后将所有的评论内容连接成一个字符串`su`，并使用`jieba`库对其进行分词处理。接下来使用`word2vec`模型将文本转换为词向量，并使用`avg_feature_vector`函数将每个评论的词向量求平均值，将所有评论的词向量转换为一个`DataFrame`格式的数据集`X`。然后使用`SnowNLP`库对每个评论进行情感分析，将其转化为二分类标签`y`。最后使用`GradientBoostingClassifier`梯度提升决策树对评论进行分类，并使用`OneHotEncoder`将其转换为`onehot`向量。函数`gbdt_lr`的作用是将数据进行处理，并输出转换结果。

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import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取除第一行和第一列以外的数据，保存到列表中 data_list = df.iloc[1:, 1:].values.tolist() # 输出结果 print(data_list) 代码报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

根据错误提示，这个代码是无法读取xlsx格式的Excel文件，只能读取xls格式的Excel文件。你可以尝试将data.xlsx另存为xls格式的Excel文件，或者使用pandas库中的read_excel函数的另一个参数engine来指定使用openpyxl引擎读取xlsx格式的Excel文件，例如：

df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')

这样应该就可以读取xlsx格式的Excel文件了。

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后，通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。