import pandas as pd filepath1='E:\\《python与数据科学》考核方式和考核说明\\银行营销数据_训练集和测试集.xlsx' data1=pd.read_excel(filepath1,sheet_name=0) data1['考试学号']=data1['考试学号'].astype("str") print(data1[data1['考试学号']==2020051507220])

时间: 2024-03-19 19:42:48 浏览: 101
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Pandas速查卡-Python数据科学

你的代码是正确的，它可以读取Excel表格中的数据，并筛选出'考试学号'列等于2020051507220的行。在这段代码中，我们使用了pandas库中的read_excel()函数读取了Excel文件的第一个sheet（sheet_name=0），然后使用astype()函数将'考试学号'列转换为字符串类型，最后使用布尔索引(data1['考试学号']==2020051507220)筛选出符合条件的行。 需要注意的是，当读取Excel表格中的数据时，需要确保文件路径是正确的，并且需要使用双斜杠（"\\")或单斜杠（"/")来表示文件路径中的目录分隔符。如果'考试学号'列中的数据类型不是字符串类型，筛选操作可能会出现问题。
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改进这段代码 import pandas as pd from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import tree from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt filepath='E:\\《python与数据科学》考核方式和考核说明\\银行营销数据_训练集和测试集.xlsx' data=pd.read_excel(filepath,sheet_name=0) vec_x=DictVectorizer(sparse = False) vec_y=DictVectorizer(sparse = False) x_feature = data[['duration','emp.var.rate','nr.employed']] x_train = vec_x.fit_transform(x_feature.to_dict(orient='records')) y_feature = data[['y']] y_train = vec_y.fit_transform(y_feature.to_dict(orient='records')) print('show feature\n',x_feature) print('show vector\n',x_train) print('show vector name\n',vec_x.get_feature_names_out()) print('show feature\n',y_feature) print('show vector\n',y_train) print('show vector name\n',vec_y.get_feature_names_out()) clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion='gini') clf.fit(x_train,y_train) plt.figure(figsize=(30,10),facecolor='yellow') tree.plot_tree(clf,filled = True); plt.show() r=tree.export_text(clf,feature_names=list(vec_x.get_feature_names_out())) print(r) filepath1='E:\\《python与数据科学》考核方式和考核说明\\银行营销数据_待分析.xlsx' data1=pd.read_excel(filepath1,sheet_name=0) data['考试学号']=data['考试学号'].astype("str") data1=data1[data1['考试学号'] == 2020051507220] x_feature = data1[['duration','emp.var.rate','nr.employed']] x_test = vec_x.fit_transform(x_feature.to_dict(orient='records')) test_predict = clf.predict(x_test) print(test_predict) print(vec_y.get_feature_names_out())

这段代码的主要作用是使用决策树分类器对银行营销数据进行分类，并使用训练集和测试集的方式进行模型训练和测试。通过改进代码，可以使其更加易读、易用，提高代码的可维护性和可读性。以下是改进的建议： 1. 添加...

import numpy import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): asc_file = pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True) file = numpy.array(asc_file) # print(file) data = read_message(file) return filter_step_size(data) def read_message(file): data = [] for item in file: sh = item[4] if "107" == sh: data.append(item) data = numpy.array(data) return data # print(data) def filter_step_size(data): diff_data = np.diff(data[:, 0]) # print(diff_data) success_sum = 0 fail_sum = 0 for i in diff_data: if 0.090 < i < 0.110: success_sum += 1 else: fail_sum += 1 return success_sum, fail_sum if __name__ == '__main__': fail_path = "E:\package\databin 11-03-2022 3-35-39 pm Messages File_wu55D_1A8.asc" success = read_asc(fail_path)[0] fail = read_asc(fail_path)[1] print("步长通过数{}".format(success)) print("步长未通过数{}".format(fail)) 检查一下这段代码的错误

在函数read_asc中，调用了read_message函数来过滤数据，然后再调用filter_step_size函数来统计通过和未通过的步长数。这部分逻辑似乎是正确的。 但是在主程序部分，你两次调用了read_asc函数来获取成功和...

import time import pandas as pd import requests import re import os import streamlit as st from datetime import datetime from aip import AipImageClassify def get_file(filepath): with open(filepath, 'rb') as f: return f.read() 解释代码

2. import pandas as pd：导入了第三方库 pandas 并将其命名为 pd，用于数据处理和分析。 3. import requests：导入了第三方库 requests，用于发送 HTTP 请求和处理响应。 4. import re：导入了 ...

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 4] # 仅读取第0列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = file[:, 1] == "107" data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result[~mask] print("报文通过数: {}".format(success_sum)) print("报文未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\\package\\107(2).asc") 增加条件，在读取asc文件后，读取第四列="Rx",第五列="1a7"的第一列数据

你可以在read_message函数中添加一个条件来筛选第四列为"Rx"和第五列为"1a7"的数据。修改后的代码如下： python def read_message(file): mask = np.logical_and(file[:, 3] == "Rx", file[:, 4] == "1a7") ...

import pandas as pd import datetime filePath="D:\\Mercy\\项目1\\工单环节明细列表2023-05-22.xlsx" link="中台支撑处理" linkName="业务支撑中心" timeLimit="00:10:00" data_frame=pd.read_excel(filePath,sheet_name="工单环节明细列表2023-05-22") data_frame["环节处理开始时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理开始时间"]) data_frame["环节处理结束时间"] = pd.to_datetime(data_frame["环节处理结束时间"]) data1=data_frame[(data_frame["环节名称"]==link) & (data_frame["环节处理人部门"]==linkName)] data2 = data_frame[(data_frame["环节名称"] == link) & (data_frame["环节处理人部门"] == linkName) & ((data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= pd.Timedelta(timeLimit))] # #及时率 # if len(data1)>0: # timelinessRate='{:.2%}'.format(len(data2)/len(data1)) # else: # timelinessRate=None print(data2) 提示报错TypeError: <class 'datetime.time'> is not convertible to datetime

这个错误的原因是因为在 (data_frame["环节处理结束时间"] - data_frame["环节处理开始时间"]) <= pd.Timedelta(timeLimit) 这一行代码中，pd.Timedelta(timeLimit) 生成了一个 datetime.timedelta 对象，但是...

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 4] # 仅读取第0列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = file[:, 1] == "107" data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result print("步长通过数: {}".format(success_sum)) print("步长未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if name == 'main': read_asc("E:\package\databin 7-12-2023 2-23-05 pm Messages File.asc") 修改这段代码，循环读取xlsx文件中第三列除去第一行的所有数据，将读取的数据依次赋值给read_message方法中的mask，并执行整段代码，每次赋值后打印的结果能明显区分

import pandas as pd def read_xlsx(filepath): df = pd.read_excel(filepath) data = df.iloc[1:, 2].values for value in data: mask = read_message(value) filter_step_size(mask) def read_message...

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 3, 4] # 仅读取第0列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = np.logical_and(file[:, 3] == "Rx", file[:, 4] == "1a7") data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result[~mask] print("报文通过数: {}".format(success_sum)) print("报文未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\\package\\107(2).asc") 这段代码报错”index 3 is out of bounds for axis 1 with size 3“，修改优化

for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): ...

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 3, 4] # 仅读取第0列、第3列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = np.logical_and(file[:, 1] == "Rx", file[:, 2] == "1a7") # 第三列为Rx且第四列为107 data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result[~mask] print("报文通过数: {}".format(success_sum)) print("报文未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if __name__ == '__main__': read_asc("E:\\package\\databin 7-11-2023 1-32-43 pm Messages File.asc") 为这段代码创建一个值为"1a7","107","2f0"的数组，循环读取数组值并赋值给 read_message方法中的 file[:, 2]，将每一次赋值后的结果都在当前路径下创建一个文本并写入

import pandas as pd import os def read_asc(filepath): values = ["1a7", "107", "2f0"] # 创建值为"1a7","107","2f0"的数组 usecols = [0, 3, 4] # 仅读取第0列、第3列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取...

帮我解释一下错误：UnicodeDecodeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 3 1 import pandas as pd 2 df1 = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_sorted.csv') ----> 3 df2 = pd.read_csv('D:\Users\Downloads\07-机器学习入门\望京LINE.csv') 4 merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='id', right_on='ID') 5 merged_df.to_csv('merged.csv', index=False) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:211, in deprecate_kwarg.<locals>._deprecate_kwarg.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 209 else: 210 kwargs[new_arg_name] = new_arg_value --> 211 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\util_decorators.py:331, in deprecate_nonkeyword_arguments.<locals>.decorate.<locals>.wrapper(*args, **kwargs) 325 if len(args) > num_allow_args: 326 warnings.warn( 327 msg.format(arguments=_format_argument_list(allow_args)), 328 FutureWarning, 329 stacklevel=find_stack_level(), 330 ) --> 331 return func(*args, **kwargs) File ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py:950, in read_csv(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, squeeze, prefix, mangle_dupe_cols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, error_bad_lines, warn_bad_lines, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options) 935 kwds_defaults = _refine_defaults_read( 936 dialect, 937 delimiter, (...) 946 defaults={"delimiter": ","}, 947 ) 948 kwds.update(kwds_defaults) --> 950 return _read(filepath_or_buffer, kwds) File ~\anaconda3\lib\site-packages\

在 Pandas 中，read_csv 函数默认使用 UTF-8 编码读取 CSV 文件。如果文件使用其他编码（例如 GBK、GBK2312 等）保存，就需要在读取时指定正确的编码。你可以使用 encoding 参数来指定编码，例如： python ...

兩個問題：1、請你幫我修改爲什麽查詢時查詢不到數據，2、爲什麽存儲數據會將之前存儲的給覆蓋掉？我需要在下一行新增不要覆蓋。請修改from datetime import datetime from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd app = Flask(name) # 首页 @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') # 登记数据页面 @app.route('/record', methods=['GET', 'POST']) def record(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] shift = request.form['shift'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] isn = request.form['isn'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': [shift], '线别': [line], '不良机种': [machine], '不良现象': [issue], '不良ISN': [isn] }) filepath = 'D:/data.xlsx' data.to_excel(filepath, index=False, header=False if not pd.read_excel(filepath).size else True) return '数据已保存' else: return render_template('record.html') # 查询数据页面 @app.route('/query', methods=['GET', 'POST']) def query(): if request.method == 'POST': # 获取表单数据 date_str = request.form['date'] line = request.form['line'] machine = request.form['machine'] issue = request.form['issue'] # 转换日期格式为datetime类型 date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 从Excel文件中查询数据 data = pd.read_excel('D:/data.xlsx') query = data[(data['日期'] == date) & (data['线别'] == line) & (data['不良机种'] == machine) & (data['不良现象'] == issue)] query_html = query.to_html() return query_html else: return render_template('query.html') if name == 'main': app.run()

您可以将存储文件的方式修改为在原文件的基础上新增一行数据，可以使用 pandas 的 append() 方法实现。修改后的代码如下： python # 将数据保存到Excel文件 data = pd.DataFrame({ '日期': [date], '班次': ...

用Python帮我写一个程序：后缀为csv的波士顿房价数据文件存放在文件夹路径csv_file_dir中。按下列考试要求进行数据处理： 1.读取数据文件中的所有数据为DataFrame格式，保留第0行的表头作为列名。获得样本列名为y_target列赋值给y，除此之外的13列赋值给X； 2.使用sklearn中的sklearn.feature_selection.VarianceThreshold定义基于方差的筛选模型，方差阈值threshold设置为10，其他参数保持默认值； 3.使用fit_transform训练2定义的筛选模型返回选出的新的特征X_new； 4.将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame，按student_answer_path生成csv文件并保存，编码方式采用‘UTF-8’，所有值保留3位小数，小数点后尾部的0无需保存，如：0.200直接保存成0.2，不保留列名及行索引。 提示 df = pd.read_csv(filepath,header) # filepath相对路径,header默认为0,header=None时，表头读为表的信息不做列名 sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold) # 定义筛选模型 fit_transform(X, y) # 训练模型 np.concatenate((arr1, arr2), axis=1) # ndarray 拼接 np.round(x, 3) # 对x保留3位小数 df.to_csv(savepath, index=False, encoding='UTF-8') # index参数表示保存为.csv文件是否保留index 输出示例 0.00632,18.0,2.31,65.2,1.0,296.0,396.9,4.98,24.0 0.02731,0.0,7.07,78.9,2.0,242.0,396.9,9.14,21.6 0.02729,0.0,7.07,61.1,2.0,242.0,392.83,4.03,34.7；import os os.chdir(os.path.dirname(__file__)) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir='./data' student_answer_path='./csv_answer.csv'

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold csv_file_dir = './data' student_answer_path = './csv_answer.csv' # 读取数据 data = pd.read_csv(os.path....

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\江苏数据处理1\按地区分组1.py", line 15, in <module> df = pd.read_excel(excel_files) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 457, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1376, in __init__ ext = inspect_excel_format( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1250, in inspect_excel_format with get_handle( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 670, in get_handle ioargs = _get_filepath_or_buffer( File "E:\anaconda\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 427, in _get_filepath_or_buffer raise ValueError(msg) ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'list'>

import pandas as pd import os # 设置工作目录 work_dir = 'your/work/dir' os.chdir(work_dir) # 获取所有Excel文件的路径 excel_files = [os.path.join(work_dir, f) for f in os.listdir(work_dir) if f....

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码： python def train(X_train_tfidf, y_train): clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) return clf def test(clf, X_test): X_test_counts = count_vect.transform...

D:\python\python3.9.5\python.exe C:/Users/马斌/Desktop/NGSIM_data_processing/80s/x-y.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\x-y.py", line 6, in <module> data = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv') File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 912, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 577, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1407, in __init__ self._engine = self._make_engine(f, self.engine) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1679, in _make_engine return mapping[engine](f, **self.options) File "D:\python\python3.9.5\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 93, in __init__ self._reader = parsers.TextReader(src, **kwds) File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 548, in pandas._libs.parsers.TextReader.__cinit__ File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 637, in pandas._libs.parsers.TextReader._get_header File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 848, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 859, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status File "pandas\_libs\parsers.pyx", line 2017, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte Process finished with exit code 1

import pandas as pd data = pd.read_csv('车辆：1499序：2结果数据换算单位.csv', encoding='GB2312') 如果指定了正确的编码仍然无法解决问题，那么文件内容可能存在其他问题，需要进一步检查和处理。

from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd from openpyxl import load_workbook app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index2.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): # 获取表单数据 line = request.form['line'] date = request.form['date'] model = request.form['model'] lists = request.form['lists'] number = request.form['number'] prod_date = request.form['prod_date'] shift = request.form['shift'] prod_line = request.form['prod_line'] responsible = request.form['responsible'] # 表单验证：检查是否所有表单字段都已填写 if not all([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]): return "<script>alert('请填写完整表单信息！');history.back();</script>" else: # 在这里添加提交表单信息的代码 return "<script>alert('提交成功！');window.location.href='/';</script>" # 将数据存储到 Excel 文件中 filepath = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path) return render_template('index2.html') @app.route('/history') def history(): # 从 Excel 文件中读取历史记录 file_path = 'D:/data.xlsx' df = pd.read_excel(file_path,keep_default_na=False) # 获取查询参数 query_date = request.args.get('date') query_line = request.args.get('line') query_model = request.args.get('model') # 进行查询 if query_date: df = df[df['确认日期'] == query_date] if query_line: df = df[df['确认线别'] == query_line] if query_model: df = df[df['异常机种'] == query_model] # 生成汇总图表 chart_data = df.groupby('异常现象').size().reset_index(name='count') chart_labels = chart_data['异常现象'].tolist() chart_values = chart_data['count'].tolist() return render_template('history.html', data=df.to_dict('records'), chart_labels=chart_labels, chart_values=chart_values) @app.route('/chart') def chart(): return render_template('chart.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这是一个使用 Flask 框架的 Python 应用程序，用于提交表单数据到 Excel 文件并从该文件检索历史记录。具体来说，该应用程序提供以下功能： 1. 在 index2.html 页面展示表单，用于提交生产数据。 2. 通过 /submit ...

Traceback (most recent call last): File "E:\QMT\python\getdata.py", line 4, in <module> data = pd.read_csv('E:\QMT\python\program\000905.DAT', sep='delimiter', header=None, engine='python') File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 709, in parser_f return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 449, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 818, in __init__ self._make_engine(self.engine) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1059, in _make_engine self._engine = klass(self.f, **self.options) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2074, in __init__ memory_map=self.memory_map) File "E:\QMT\bin.x64\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 393, in _get_handle f = open(path_or_buf, mode, errors='replace') ValueError: embedded null character

import pandas as pd # 读取dat文件 data = pd.read_csv('E:\QMT\python\program\000905.DAT', sep=',', header=None, engine='python') # 将读取的数据写入表格 data.to_excel('output.xlsx', index=False, ...
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