df_merged.iloc[:, 5:-1]

这是 Pandas 中用于选取 DataFrame 中部分数据的种方式。`iloc` 代表通过行和列号选取数据，其中 `:` 表示选取所有行，`5:-1` 表示选取从第 5 列（索引为 5）到倒数第二列（不包括最后一列）的所有列。

具体而言，这段代码会选取 DataFrame `df_merged` 中所有行，以及从第 5 列到倒数第二列（不包括最后一列）的所有列。这个操作会返回一个新的 DataFrame，其中包含了部分数据。

这种方式可以用于选取 DataFrame 中的部分数据，并进行后续的处理或分析。例如：

df_part = df_merged.iloc[:, 5:-1]
# 对 df_part 进行处理或分析

这里的 `df_part` 就是选取出来的部分数据，可以对其进行各种操作。

相关问题

import osimport reimport pandas as pd# 正则表达式regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$') # 这里假设续表的第一列为数字加空格# 读取所有符合条件的xlsx文件files = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f) and regex.match(f)]dfs = []for file in files: df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl') for sheet_name, sheet_df in df.items(): # 判断续表并添加到之前的表格中 if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])): dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df]) else: dfs.append(sheet_df)# 合并所有表格merged_df = pd.concat(dfs)# 根据城市为键合并所有表格grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFramegrouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())# 输出结果print(grouped_df) 修改为遍历指定列表

如果想要修改这段代码，使其不再遍历当前文件夹下的xlsx文件，而是遍历指定文件夹下的xlsx文件，可以将os.listdir('.')替换为os.listdir('指定文件夹路径')，例如：

import os
import re
import pandas as pd

# 正则表达式
regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')
continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$')  # 这里假设续表的第一列为数字加空格

# 指定文件夹路径
folder_path = '指定文件夹路径'

# 读取所有符合条件的xlsx文件
files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and regex.match(f)]
dfs = []

for file in files:
    df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl')
    for sheet_name, sheet_df in df.items():
        # 判断续表并添加到之前的表格中
        if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])):
            dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df])
        else:
            dfs.append(sheet_df)

# 合并所有表格
merged_df = pd.concat(dfs)

# 根据城市为键合并所有表格
grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())

# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFrame
grouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))
grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())

# 输出结果
print(grouped_df)

其中，需要将'指定文件夹路径'替换为实际的文件夹路径。

import pandas as pd import difflib # 读取原始文件 df = pd.read_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_[].xlsx") # 从第二行开始筛选数据 df = df.iloc[1:] # 检查重复行，并合并相似的行 merged_rows = [] seen_authors = set() for _, row in df.iterrows(): author = row['author'] org = row['org'] if author in seen_authors: for merged_row in merged_rows: if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, str(merged_row['org']), org).ratio() > 0.9: merged_row.update(row) break else: merged_rows.append(row) else: merged_rows.append(row) seen_authors.add(author) # 创建新的数据框 merged_df = pd.DataFrame(merged_rows) df.to_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_md.xlsx", index=False) print("合并完成并保存为1000_md.xlsx") 报错TypeError: 'float' object is not iterable 如何修改

报错 "TypeError: 'float' object is not iterable" 是因为在某些行中，'org' 列的值是浮点数类型（float），而不是可迭代的对象。造成这个问题的原因可能是原始文件中的某些单元格为空或包含了非字符串类型的数据。

为了解决这个问题，你可以在合并之前先将 'org' 列的值转换为字符串类型。可以使用 `str()` 函数来实现这个转换。以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import difflib

# 读取原始文件
df = pd.read_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_[].xlsx")

# 从第二行开始筛选数据
df = df.iloc[1:]

# 检查重复行，并合并相似的行
merged_rows = []
seen_authors = set()

for _, row in df.iterrows():
    author = row['author']
    org = str(row['org'])  # 将 'org' 列的值转换为字符串类型
    if author in seen_authors:
        for merged_row in merged_rows:
            if merged_row['author'] == author and difflib.SequenceMatcher(None, str(merged_row['org']), org).ratio() > 0.9:
                merged_row.update(row)
                break
        else:
            merged_rows.append(row)
    else:
        merged_rows.append(row)
        seen_authors.add(author)

# 创建新的数据框
merged_df = pd.DataFrame(merged_rows)

merged_df.to_excel("C:/Users/Admin/Desktop/1000_md.xlsx", index=False)

print("合并完成并保存为1000_md.xlsx")

在修正的代码中，我在合并之前使用 `str()` 函数将 'org' 列的值转换为字符串类型。这样可以避免在合并时出现TypeError。

请注意，你需要将文件的保存路径修改为你想要保存的位置。