# -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/基础数据/降雨小于0-分类.xlsx') # 定义筛选条件 condition1 = df['筛选事件'] = 0 condition2 = df['易结冰'] = 1 condition3 = df['管制'] = 1 df.loc[~condition1 & ~condition2 & ~condition3, "分类"] = "事故" df.loc[condition1 & condition2 & ~condition3, "分类"] = "易结冰" df.loc[condition1 & ~condition2 & condition3, "分类"] = "管制" df.loc[~condition1 & condition2 & ~condition3, "分类"] = "事故-易结冰" df.loc[~condition1 & ~condition2 & condition3, "分类"] = "事故-管制" df.loc[condition1 & condition2 & condition3, "分类"] = "易结冰-管制" df.loc[~condition1 & condition2 & condition3, "分类"] = "事故-易结冰-管制" df.loc[condition1 & ~condition2 & ~condition3, "分类"] = "无分类" df.to_excel("E:/桌面/预测脆弱性/20230523/基础数据/降雨小于0-分类结果.xlsx", index=False)为什么用这个代码会修改原始数据

时间: 2024-02-03 11:12:11 浏览: 58
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Python- 快速合并多个Excel文件

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这个代码会修改原始数据是因为在对 DataFrame 进行修改时，使用了原始 DataFrame 的引用。因此，如果想要保留原始 DataFrame，可以使用 `copy()` 方法创建一个新的 DataFrame，然后对新的 DataFrame 进行修改，如下所示： ```python df = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/基础数据/降雨小于0-分类.xlsx').copy() ``` 这样就可以避免修改原始数据了。
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通过修改老师提供的样例py文件，实现两个Excel文件的数据比对和分析

import pandas as pd df1 = pd.read_excel('1.xls') df2 = pd.read_excel('2.xls') 3. **数据比对**： - **合并数据**：可以使用pd.concat()或pd.merge()将两个DataFrame合并，以便进行比较。 - **...
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pandas 把数据写入txt文件每行固定写入一定数量的值方法

# -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd import datetime #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求'ave_time'这一列的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充...

# -*-coding:utf-8-*- import pandas as pd import json import pprint # 读取csv文件 df = pd.read_csv('202205012-20230512.csv', header=None, skiprows=1, usecols=[1,2,3]) # 将数据转换为JSON格式 data = df.to_dict(orient='records') json_data = json.dumps(data) data_t = json.loads(json_data) for ele in data_t: print(ele['代码'])

- 第5行利用pandas库读取csv文件（文件名为“202205012-20230512.csv”），跳过第1行表头，仅读取第2、3、4列（用cols参数指定），并将其转换为pandas的DataFrame对象df； - 第8行将DataFrame对象df转换为JSON格式，...

# -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import numpy as np dir = "D:\\RYG" filename_excel = [] frames = [] for root, dirs, files in os.walk(dir): for file in files: #print(os.path.join(root,file)) filename_excel.append(os.path.join(root,file)) df = pd.read_excel(os.path.join(root,file)) print(filename_excel) result = pd.concat(frames) result.head() result.shape result.to_csv('D:\\RYG\\NEW RYG.csv',sep=',',index = False)

这是一个Python脚本，用于...接着，使用Pandas库中的read_excel()函数读取每个Excel文件的数据，并将其保存到一个DataFrame中。最后，使用concat()函数将所有的DataFrame合并成一个，并将合并后的数据导出为CSV文件。

'.csv'格式的数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列要求进行数据处理： 读取数据文件中的数据，按student_answer_path保存成一个以制表符'\t'为分隔符的tsv文件 提示： open(path,'w', encoding='utf-8') # 以utf-8编码创建一个文件，文件路径为path # -*- coding:utf-8 -*- # 代码框中预设代码题干中补充的关键信息，请勿删除、修改或重复编写 # 请勿修改本py文件名称 import json # 程序固定 import pandas as pd import os # 程序固定 os.chdir(os.path.dirname(__file__)) csv_file_dir = './data/data.csv' # 程序固定 student_answer_path = '.¡v_answer.tsv' # 程序固定

import pandas as pd import os csv_file_dir = './data/data.csv' # csv文件路径 student_answer_path = 'student_answer.tsv' # 保存的tsv文件名 # 读取csv文件 df = pd.read_csv(csv_file_dir) # 将数据保存成...

# -*- coding: utf-8 -*- #1.读取“申万行业分类.xlsx”表，字段如下所示： # 行业名称 股票代码 股票名称 # 获得“家用电器”行业的所有上市公司股票代码和股票简称 # 结果用序列Fs来表示，其中index为股票代码、值为股票简称

import pandas as pd # 读取Excel表格 df = pd.read_excel('申万行业分类.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[1, 2, 3]) # 获取“家用电器”行业的所有上市公司股票代码和股票简称 df_jydq = df[df['行业名称']...

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据的文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获取当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获取指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获取所有excel文件名 excels = get_excels() # 获取第一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获取第一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读取当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读取同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

接着，遍历所有Sheet，使用pd.read_excel()方法读取当前结果文件当前Sheet的数据。然后，遍历所有Excel文件（除第一个Excel文件外），使用pd.ExcelFile()方法读取同名Sheet中的数据，并使用pd.concat()方法将数据...

https://t.wss.ink/f/bee47d2e5xf 复制链接到浏览器打开 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd df=pd.read_excel('D://7777777//sz.xlsx') df['非数字'] = df['定价'].str.extract('([^\d\.])') df.to_excel('D://7777777//定价sz.xlsx') 执行后提取非数字为： 人 人 人 人 人 人 人 人 k k k 座 宗 宗 k k k k k k 亩 亩 亩 亩 亩 亩 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 k k k k k 宗 ㎡ 处 处 处 处 处 处 这不是我要的结果，我要的结果是： 人次 人次 人次 人次 人次 人次 人次 人次 km km km 座 宗 宗 km km km km km km 亩 亩 亩 亩 亩 亩 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 宗 km km km km km 宗 ㎡ 处 处 处 处 处 处

根据你提供的代码和结果，看起来你是想将一个名为"定价"的列中的数字提取出来，但是提取结果并不是你预期的结果。 我看到你在代码中使用了正则...df=pd.read_excel('D:/7777777/sz.xlsx') 希望这可以帮助到你！

# -*- coding: utf-8 -*- #读取交易日历数据表“date.xlsx”，字段依次为： # 市场类型（Markettype）、日期（Clddt）、星期（Daywk）、开市状态（State） # 其中开市状态O，表示开市 # 返回2016-01-04 至 2017-12-29日的每周最小交易日和最大交易日 # 分别记为：list1和list2 def return_values(): return (list1,list2)

import pandas as pd def return_values(): # 读取交易日历数据表 df = pd.read_excel('date.xlsx') # 筛选2016-01-04 至 2017-12-29之间的数据 df = df[(df['Clddt'] >= '2016-01-04') & (df['Clddt'] <= '...

解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 ：", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

1. 读取 u.data 数据集文件，用 pandas 库将其转换成 DataFrame 格式，并输出该数据集； 2. 计算该数据集中有多少个用户和多少个物品； 3. 将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占 80%； 4. 构建训练集和测试集的...

# – coding: utf-8 – import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'组合图.xlsx') # 画柱状图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams[''] # 为图表设置双坐标轴 plt.twinx() plt.bar(df['月份'], df['绘画课'], color='blue', linewidth=4, label='绘画课') # 画折线图 plt.plot(df['月份'], df['书法课'], color='red') plt.title('组合图') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('课程') # 显示图标 plt.show()

首先，使用pandas库中的read_excel函数读取了一个名为“组合图.xlsx”的Excel文件，将数据存储在名为df的DataFrame对象中。 接下来，使用matplotlib库中的rcParams函数设置了一些图表的属性，包括字体、坐标轴等等...

# -*- coding: utf-8 -*- ''' 任务如下： 1.读取以下4位同学的成绩并用一个数据框变量pd保存，其中成绩保存在一个test1.txt文件中,如下所示： 姓名,科目,成绩 小红,语文,100 小红,英语,90 小红,数学,75 张明,语文,80 张明,英语,76 张明,数学,88 小江,语文,79 小江,数学,120 小江,英语,80 小李,英语,87 小李,语文,99 小李,数学,76 2.对数据框变量pd进行切片操作，分别获得小红、张明、小江、小李的各科成绩， 它们是4个数据框变量，分别记为pd1、pd2、pd3、pd4。 3.利用数据框中自身的聚合计算方法，计算并获得每个同学各科成绩的平均分， 记为M1、M2、M3、M4,并返回其计算结果。 ''' def return_values(): return (M1,M2,M3,M4)

import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('test1.txt', sep=',') # 切片操作，获得每个同学的成绩 pd1 = df[df['姓名'] == '小红'] pd2 = df[df['姓名'] == '张明'] pd3 = df[df['姓名'] == '小江'] pd4 ...

-*- coding: utf-8 -*- #读取交易日历数据表“date.xlsx”，字段依次为： # 市场类型（Markettype）、日期（Clddt）、星期（Daywk）、开市状态（State） # 其中开市状态O，表示开市 # 返回2016-01-04 至 2017-12-29日的每周最小交易日和最大交易日 # 分别记为：list1和list2

import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel('date.xlsx') # 将日期转换为datetime类型 df['Clddt'] = pd.to_datetime(df['Clddt']) # 筛选出2016-01-04至2017-12-29的数据 df = df[(df['Clddt'] >= '...
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# coding=utf-8 import glob import pandas as pd byte = b'\r\n' # 换行符 csv_list = glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\*.csv') # 把同文件夹下的csv文件放在csv_list中 print(u'共发现%s个CSV文件' % len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i, 'rb').read() # 把每一个CSV文件读入内存来 fr.drop_duplicates(inplace=True) with open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') as f: f.write(fr) # 上下文管理器写进去 file = open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\源数据\\result.csv', 'ab') file.write(byte) # 追加写入换行符 print(u'合并完毕！')

df = pd.read_csv(i) # 读取CSV文件 df.drop_duplicates(inplace=True) # 去重 result_df = result_df.append(df, ignore_index=True) # 将去重后的数据追加到结果数据框中 result_df.to_csv('C:\\Users\\...

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可以使用 pandas 库来读取 excel 文件，使用 matplotlib 库来生成折线图。以下是一个简单的示例代码： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 excel 文件 df = pd.read_excel('...

Python读取excel生成折线图代码

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 绘制折线图 plt.plot(df['x'], df['y']) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('折线图') plt.xlabel('x...
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