首页import pandas as pd import os m = '常州' # 创建文件夹 if not os.path.exists('m'): os.mkdir('m') # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel('m.xlsx') # 获取所有地区名称 regions = df['企业类型'].unique() # 按照地区名称分组，将每个分组输出到新的Excel文件中 for region in regions: region_df = df[df['企业类型'] == region] region_df.to_excel(f'm/{region}.xlsx', index=False)修改这段代码

import pandas as pd import os m = '常州' # 创建文件夹 if not os.path.exists('m'): os.mkdir('m') # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel('m.xlsx') # 获取所有地区名称 regions = df['企业类型'].unique() # 按照地区名称分组，将每个分组输出到新的Excel文件中 for region in regions: region_df = df[df['企业类型'] == region] region_df.to_excel(f'm/{region}.xlsx', index=False)修改这段代码

时间: 2024-01-01 22:05:06 浏览: 68

python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import m

python数据分析与可视化 python数据分析与可视化 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据 data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn(1000), 'C': np.random.randn(1000), }) # 计算每列的平均值 data_mean = data.mean() # 绘制直方图 data['A'].plot(kind='hist', bins=30, color='lightblue', edgecolor='black') # 设置标题和标签 plt.title('Histogram of A') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Frequency') # 显示图形 plt.show() 这段代码首先导入了必要的Python库，并创建了一个包含随机数的DataFram

好的，这段代码的修改非常简单，只需要将文件夹名称的字符串`'m'`替换为变量`m`即可。修改后的代码如下： ``` import pandas as pd import os m = '常州' # 创建文件夹 if not os.path.exists(m): os.mkdir(m) # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(f'{m}.xlsx') # 获取所有地区名称 regions = df['企业类型'].unique() # 按照地区名称分组，将每个分组输出到新的Excel文件中 for region in regions: region_df = df[df['企业类型'] == region] region_df.to_excel(f'{m}/{region}.xlsx', index=False) ``` 这段代码中，我们使用了f-string来动态地将变量`m`的值插入到字符串中，实现了文件夹名称的动态生成。

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