解释file = '2021年6月薪酬数据明细.xlsx' df = pd.read_excel(file) df.fillna(0,inplace=True) # 将缺失值填充为0 df.head(5)

这段代码中，file变量的值是'2021年6月薪酬数据明细.xlsx'，它是一个Excel文件的文件名。df = pd.read_excel(file) 的作用是读取这个Excel文件，并且将数据存储在名为df的DataFrame对象中。最后的 df.fillna(0,inplace=True) 的作用是将df这个DataFrame对象中的所有空值（NaN）都用0来填充，并且将这个操作应用到原始的DataFrame对象上（即inplace=True）。

相关问题

python中 train_df = pd.read_excel(os.path.join(raw_data_dir,"train.xlsx")) answer_df = pd.read_excel(os.path.join(raw_data_dir,"answer.xlsx")) val_df = pd.read_excel(os.path.join(raw_data_dir,"val.xlsx"))这三行代码什么意思

这三行代码是在Python中使用pandas库读取Excel文件的数据。其中，train_df、answer_df和val_df是DataFrame类型的变量，分别对应train.xlsx、answer.xlsx和val.xlsx文件中的数据。os.path.join(raw_data_dir,"train.xlsx")、os.path.join(raw_data_dir,"answer.xlsx")和os.path.join(raw_data_dir,"val.xlsx")是用来将文件路径名连接起来的函数，其中raw_data_dir是存储原始数据的文件夹路径。

import pandas as pd df = pd.read_excel('2021届学生成绩列表-数据处理.xlsx', index_col=None, usecols=[1, 8, 19]) df['指导教师'] = df['指导教师'].astype(str) gb = df.groupby('指导教师') writer = pd.ExcelWriter('分组据.xlsx') for name, group in gb: group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False) writer._save()

这段代码的功能是将读取的 Excel 文件进行分组，并将每个分组的数据写入不同的 Excel 表格中。具体的实现步骤如下：

1. 使用 pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件，并指定只读取第 2、9、20 列的数据，其中第 2 列为学生姓名，第 9 列为指导教师姓名，第 20 列为课程成绩。

df = pd.read_excel('2021届学生成绩列表-数据处理.xlsx', index_col=None, usecols=[1, 8, 19])

2. 将 '指导教师' 列的数据类型转换为字符串类型，并以此为关键字进行分组。

df['指导教师'] = df['指导教师'].astype(str)
gb = df.groupby('指导教师')

3. 针对每个分组，将其数据写入不同的 Excel 表格中。

writer = pd.ExcelWriter('分组据.xlsx')
for name, group in gb:
    group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)
writer._save()

其中，`pd.ExcelWriter('分组据.xlsx')` 表示创建一个名为 '分组据.xlsx' 的 Excel 文件，并赋值给变量 writer，`group.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False)` 表示将当前分组的数据写入 Excel 文件中，`writer._save()` 表示保存 Excel 文件。