X = np.loadtxt('data.txt')换为采用xlsx文件

如果你想从一个Excel文件中加载数据，可以使用pandas库中的read_excel函数来读取数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组
X = df.values

这将读取名为 "data.xlsx" 的文件，并将其存储在一个 pandas DataFrame 中。然后，我们可以使用DataFrame的values属性将数据转换为NumPy数组。

相关问题

分别利用numpy模块和 pandas 模块导入 world- important. ×lsx 数据(提示 mumpy需要把 rorld_ important.21sx 文件转化为 worldl important. txt 文件)。

好的，针对你的问题，我来分别回答：

1. 利用numpy模块导入world_important.xlsx数据

首先，我们需要确保已经安装了numpy模块（可以使用pip install numpy命令安装）。然后，我们可以使用如下代码将world_important.xlsx数据导入并转换为numpy数组：

import numpy as np
import xlrd

# 导入world_important.xlsx数据
data = xlrd.open_workbook('world_important.xlsx')
sheet = data.sheet_by_index(0)
rows = sheet.nrows
cols = sheet.ncols
data = []
for i in range(rows):
    row_data = []
    for j in range(cols):
        cell_value = sheet.cell_value(i, j)
        row_data.append(cell_value)
    data.append(row_data)

# 将数据转换为numpy数组
data = np.array(data)

但是，这里有一个问题，world_important.xlsx是一个Excel文件，而不是文本文件，因此我们需要将其转换为文本文件。可以使用如下代码：

# 将world_important.xlsx文件转换为world_important.txt文件
import pandas as pd
data = pd.read_excel('world_important.xlsx', header=None)
data.to_csv('world_important.txt', sep='\t', header=None, index=False)

然后，我们可以使用如下代码将world_important.txt文件导入并转换为numpy数组：

# 导入world_important.txt数据
data = np.loadtxt('world_important.txt')

# 将数据转换为numpy数组
import numpy as np
data = np.array(data)

2. 利用pandas模块导入world_important.xlsx数据

首先，我们需要确保已经安装了pandas模块（可以使用pip install pandas命令安装）。然后，我们可以使用如下代码将world_important.xlsx数据导入并转换为pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 导入world_important.xlsx数据
data = pd.read_excel('world_important.xlsx', header=None)

# 将DataFrame转换为numpy数组
import numpy as np
data = data.values

但是，同样需要将world_important.xlsx文件转换为文本文件，可以使用上面提到的代码将其转换为world_important.txt文件，然后使用如下代码导入：

# 导入world_important.txt数据
data = pd.read_csv('world_important.txt', header=None, delim_whitespace=True)

# 将DataFrame转换为numpy数组
import numpy as np
data = data.values

希望我的回答能够帮助到你！如果还有其他问题，可以继续提问。

把“originalData = readtable('附件2：调查数据.xlsx'); outputData = originalData(:,1); [~, name] = xlsread('附件2：调查数据.xlsx', 'A1:AE1'); singlechoice = importdata('单选.xlsx'); multichoice = importdata('多选.xlsx'); for i = 1 : 4605 for j = 1 : 30 if j <= 22 outputData{i,j+1} = single_Data_index(singlechoice(j,:), originalData{i,j+1}); else outputData{i,j+1} = multi_Data_index(multichoice(j-22,:), originalData{i,j+1}); end end end writetable(outputData, '数据量化预处理结果.xlsx') xlswrite('数据量化预处理结果.xlsx', name, 'Sheet1', 'A1');”转为python代码

以下是转换后的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def single_Data_index(in1, in2):
    # 子函数用于处理单选题编码
    index = in1.index(in2)
    y = str(index)
    return y

def multi_Data_index(in1, in2):
    # 子函数用于处理多选题编码
    temp = str(in2)
    temp1 = temp.split('┋')
    temp2 = [0] * len(in1)
    
    for k in range(len(temp1)):
        idx = [i for i, x in enumerate(in1) if x == temp1[k]]
        for i in idx:
            temp2[i] = 1
                
    y = [str(x) for x in temp2]
    return y

originalData = pd.read_excel('附件2：调查数据.xlsx')
outputData = originalData.iloc[:,0]
name = pd.read_excel('附件2：调查数据.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29])
singlechoice = np.loadtxt('单选.xlsx', delimiter='\t', dtype=str)
multichoice = np.loadtxt('多选.xlsx', delimiter='\t', dtype=str)

for i in range(4605):
    for j in range(30):
        if j <= 22:
            outputData.iloc[i,j+1] = single_Data_index(singlechoice[j,:], originalData.iloc[i,j+1])
        else:
            outputData.iloc[i,j+1] = multi_Data_index(multichoice[j-22,:], originalData.iloc[i,j+1])

outputData.to_excel('数据量化预处理结果.xlsx', index=False)
name.to_excel('数据量化预处理结果.xlsx', sheet_name='Sheet1', startrow=0, startcol=0, index=False, header=False)

需要注意的是，在Python中读取Excel文件需要使用pandas库中的read_excel函数，而写入Excel文件需要使用to_excel函数。在进行单选题和多选题编码处理时，由于pandas中的DataFrame是从0开始索引的，因此需要对索引进行调整。另外，在Python中读取txt文件可以使用numpy库中的loadtxt函数，需要指定分隔符和数据类型。