merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())

在代码中，`merged_data_with_env` 是一个包含环境数据的数据集，并使用 `to_excel()` 方法将其写入到输出文件夹下的 `神经网络标准化数据.xlsx` 文件中。

接下来，代码使用 `drop()` 方法删除 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列，将其余列作为特征数据 `X`，而 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列则组成目标数据 `y`。

然后，代码使用 `train_test_split()` 方法将数据集拆分成训练集和测试集，比例为 8:2，并使用 PyTorch 中的张量将数据转换为张量格式。

最后，代码使用 `print()` 函数打印 `X_test_tensor` 的值，但是在括号中多了一对括号，应该去掉。

相关问题

import pandas as pd # 读取交易明细合并表和查流水表 merged_file = '交易明细合并.xlsx' search_file = '查流水.xlsx' merged_data = pd.read_excel(merged_file) search_data = pd.read_excel(search_file) # 根据交易卡号进行合并 merged_search_data = pd.merge(merged_data, search_data, on='交易卡号') # 根据交易时间条件筛选数据 filtered_data = merged_search_data[merged_search_data['交易时间_x'] > merged_search_data['交易时间_y']] # 输出到新的Excel表 output_file = '调单后导出流水.xlsx' filtered_data.to_excel(output_file, index=False) print(f"符合条件的数据已导出至 {output_file}")

你的代码看起来没有问题，它会读取名为 "交易明细合并.xlsx" 和 "查流水.xlsx" 的两个 Excel 文件，并将它们合并到一个名为 "merged_search_data" 的数据框中。然后，它使用 "交易时间_x" 和 "交易时间_y" 的条件筛选出符合条件的数据，并将结果保存到一个名为 "调单后导出流水.xlsx" 的新 Excel 文件中。

如果你的代码在执行时出现了问题，请提供错误信息以便我能够帮助你解决问题。

import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data.to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)改造下代码，是指定的字段进行写入

import os
import pandas as pd

# 指定要合并的文件夹路径
folder_path = r"path/to/folder"

# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中
for xlsx_file in xlsx_files:
# 使用 pandas 读取 xlsx 文件
df = pd.read_excel(xlsx_file)
# 将读取到的数据追加到 merged_data 中
merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)

# 指定要写入的字段和值
new_column = ['new_value'] * len(merged_data)

# 在 merged_data 中添加新的一列数据
merged_data['new_column'] = new_column

# 指定要写入的字段
columns_to_write = ['column1', 'column2', 'new_column']

# 将指定字段的合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中
merged_data[columns_to_write].to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)