import pandas as pd file_path = input(r"请输入文件路径：") sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path,usecols=["结算账期","结算网点代码","发货日期","供应商名称","发货结算货物类型","结算重量","实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"') with pd.ExcelWriter("场地效益看板（test）.xlsx", engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: try: # 如果子表存在，则覆盖原子表 writer.book[sheet_name] writer.sheet = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} except KeyError: pass styled_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startcol=0,index=False) print("完成清洗") except Exception as e: print("发生了异常：", e)

详解pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xls') # 读取特定工作表 df_sheet1 = pd.read_excel('example.xls', sheet_name='Sheet1') # 读取多个工作表 dfs = pd.read_excel('example....

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

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), }) ...

import pandas as pd file_path = input(r"请输入文件路径：") # file_path = file_path.replace("\\","\\") # file_path = r"d:\user\01429213\desktop\数据原表\数据底表\散航发货结算按供应商导出871Y6月.xlsx" sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path,usecols=["结算账期","结算网点代码","发货日期","供应商名称","发货结算货物类型","结算重量","实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"') with pd.ExcelWriter("场地效益看板（test）.xlsx", engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: try: # 如果子表存在，则覆盖原子表 writer.book[sheet_name] writer.sheet = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} except KeyError: pass styled_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startcol=0,index=False) print("完成清洗") except Exception as e: print("发生了异常：", e)帮我修改使他不会报错

2. 第二行的 file_path = input(r"请输入文件路径：") 可能会出现字符串格式转换错误，可以将其修改为： file_path = input("请输入文件路径：").strip() 这里使用 strip() 方法可以去除用户输入...

import pandas as pd file_path = input(r"请输入文件路径：").strip() file_path = file_path.replace("\\","\\\\") # file_path = r"d:\user\01429213\desktop\数据原表\数据底表\散航发货结算按供应商导出871Y6月.xlsx" sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path,usecols=["结算账期","结算网点代码","发货日期","供应商名称","发货结算货物类型","结算重量","实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"') with pd.ExcelWriter("场地效益看板（test）.xlsx", engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: try: # 如果子表存在，则覆盖原子表 writer.book[sheet_name] writer.sheet = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} except KeyError: pass styled_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startcol=0,index=False) print("完成清洗") except Exception as e: print("发生了异常：", e)详细的带吗

file_path = input(r"请输入文件路径：").strip() file_path = file_path.replace("\\", "\\\\") sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path, usecols=["结算账期", "结算网点代码", ...

import pandas as pd # file_path = input(r"请输入文件路径：").strip() # file_path = file_path.replace("\\","\\\\") file_path = "散航发货结算按供应商导出 -871Y (2).xlsx" sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path,usecols=["结算账期","结算网点代码","发货日期","供应商名称","发货结算货物类型","结算重量","实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"') with pd.ExcelWriter("场地效益看板（test）.xlsx", engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: try: # 如果子表存在，则覆盖原子表 writer.book[sheet_name] writer.sheet = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} except KeyError: pass styled_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startcol=0,index=False) print("完成清洗") except Exception as e: print("发生了异常：", e)

接下来，使用pd.ExcelWriter创建了一个新的Excel文件场地效益看板（test）.xlsx，并将air_data的数据写入其中名为货机数据的工作表中。最后，如果一切顺利，输出"完成清洗"。请问你还有其他问题吗？

import os import pandas as pd from openpyxl import Workbook folder_path = r'D:/拆分后的工作簿' new_path = r'D:\拆分后的工作簿\新增資料夾\workbook.xlsx' files = os.listdir(folder_path) wb = Workbook() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): file_path = os.path.join(folder_path, file) sheet_name = os.path.splitext(file)[0] df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None) for sheet in df: df[sheet].to_excel(wb, sheet_name=sheet_name)

import pandas as pd from openpyxl import Workbook folder_path = r'D:/拆分后的工作簿' new_path = r'D:\拆分后的工作簿\新增資料夾\workbook.xlsx' files = os.listdir(folder_path) wb = Workbook() for ...

import pandas as pd file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) print(data) print(data.shape) 解释代码

- import pandas as pd：导入Pandas库，用于处理数据。 - file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv'：设置文件的路径和名称。 - names = ['Time', 'Flow']：设置文件中两列数据的列名。 - data...

import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件 file_path = 'D:/workspace/python/7test.xlsx' output_file_path = 'D:/workspace/python/6test.xlsx' sheet_name = '客户信息系统交易接口交易总览' # 读取指定sheet页数据 data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 合并第一列和第二列的数据，并放在第三列 data['交易场景'] = data['交易码'].astype(str) + data['交易名称'].astype(str) # 保存修改后的数据到新的Excel文件 data.to_excel(output_file_path, sheet_name=sheet_name, index=False) # 打印行数 print("行数：", len(data)) # 打印结果 print(data['交易场景'][0]) data_list = data['交易场景'].tolist # 获取所有sheet页名称 excel_file = pd.ExcelFile(file_path) sheet_names = data['交易码'].values.tolist() print(type(excel_file.sheet_names)) print(type(data['交易场景'])) print(type(sheet_names)) # 打开 Excel 文件 workbook = load_workbook(file_path) # 查找匹配的 sheet 页 matched_sheets = [] for sheet_name in sheet_names: for sheet in excel_file.sheet_names: if sheet_name in sheet: matched_sheets.append(sheet) # 打印匹配的 sheet 页 for sheet in matched_sheets: print(sheet) 优化这段代码

data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) # 合并第一列和第二列的数据，并放在第三列 data['交易场景'] = data['交易码'].astype(str) + data['交易名称'].astype(str) # 保存修改后的数据到...

import pandas as pd file_path = "干支线装载率明细表（速运）-剔除后 202306051123.xlsx" loading_rate = pd.read_excel(file_path, usecols=["线路运行日期","线路类型","需求始发网点","需求目的网点","满载载量(旧)","装载重量","装载率分段(旧)","线路里程(KM)","交易渠道类型（T-2)"]) loading_rate["线路里程(KM)"] = pd.to_numeric(loading_rate["线路里程(KM)"], errors='coerce') excel_writer = pd.ExcelWriter(file_path) loading_rate.to_excel(excel_writer, sheet_name="装载数据", index=False) excel_writer.save() print("完成清洗")将上一段代码优化在这段代码里

import pandas as pd file_path = "干支线装载率明细表（速运）-剔除后 202306051123.xlsx" try: # 读取数据 loading_rate = pd.read_excel(file_path, usecols=["线路运行日期","线路类型","需求始发网点",...

import pandas as pd import os # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 打印结果 print(df_all) df_all = pd.DataFrame(df_all) df_all.to_excel('all.xlsx',index=False)，设置内容格式

import pandas as pd import os from openpyxl.styles import Font # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder...

请仿照这一段代码，if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')

import pandas as pd class DataReader: def __init__(self, file_path, file_type, names=None): self.file_path = file_path self.file_type = file_type self.names = names self.pd_data = None self.x =...

import os import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_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 combined_data = pd.DataFrame() # 循环读取Excel文件，并将所有工作表合并到一个DataFrame中 for file in excel_files: print('Processing file:', file) excel_data = pd.read_excel(file, sheet_name=None) for sheet_name, sheet_data in excel_data.items(): sheet_data['Sheet'] = sheet_name combined_data = pd.concat([combined_data, sheet_data], ignore_index=True) # 将合并的数据写入一个Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('combined_workbook.xlsx', engine='xlsxwriter') combined_data.to_excel(writer, index=False) writer.save()怎麽修改

import pandas as pd # 设置目标文件夹路径 folder_path = r"D:/拆分后的工作簿" # 获取文件夹下所有的Excel文件 excel_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('...

import os import pandas as pd from tsfresh import extract_features, select_features from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute # 定义文件夹路径 train_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Learning_set/Bearing1_1' test_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Test_set/Bearing1_3' # 定义文件名前缀 file_prefix = 'acc_' # 定义文件扩展名 file_ext = '.csv' # 定义数据集列表 train_data = [] test_data = [] # 循环读取训练集文件 for i in range(1, 7): train_file_path = os.path.join(train_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) train_data.append(pd.read_csv(train_file_path, header=None)) # 循环读取测试集文件 for i in range(1, 5): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) test_data.append(pd.read_csv(test_file_path, header=None)) train_features = [] test_features = [] # 提取训练集特征 for i in range(len(train_data)): features = extract_features(train_data[i], column_id=0, column_sort=1) train_features.append(features) # 提取测试集特征 for i in range(len(test_data)): features = extract_features(test_data[i], column_id=0, column_sort=1) test_features.append(features) # 将特征转化为pandas DataFrame并保存到csv文件中 train_features_df = pd.concat(train_features) train_features_df.to_csv('train_features.csv', index=False) test_features_df = pd.concat(test_features) test_features_df.to_csv('test_features.csv', index=False)以上代码有何问题

2. train_data 和 test_data 列表中的元素都是 pandas DataFrame，因此在调用 extract_features 函数时，需要将 DataFrame 作为函数的第一个参数传递，而不是作为文件路径传递。 features = extract_...

import osimport pandas as pdfolder_path = '/path/to/folder' # 路径files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件data_frames = [] # 存储所有读取到的excel文件for file in excel_files: file_path = os.path.join(folder_path, file) # 获取文件的绝对路径 data_frames.append(pd.read_excel(file_path))writer = pd.ExcelWriter('/path/to/output/file.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象all_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) # 合并所有dataframeall_data.to_excel(writer, index=False) # 将合并后的dataframe写入同一个excel文件中writer.save() # 保存文件AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?怎么解决

import pandas as pd folder_path = '/path/to/folder' # 路径 files = os.listdir(folder_path) # 获取路径下所有文件 excel_files = [f for f in files if f.endswith('.xlsx')] # 筛选出所有后缀为.xlsx的文件 ...

import numpy as np import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) 将a中的数据转换成浮点数然后分别计算每一组的平均值

import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: ...

import os from bs4 import BeautifulSoup import re import csv import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 # CSV文件路径 csv_file = 'path/to/your/csv/file.csv' csv_file = "output.csv" # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除和() body_data = body_data[0].replace("", "").replace("()", "") # # 使用正则表达式提取talk_id、时间、发送者ID和接收者ID matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s(.?)\s(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # print(file_name) # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.','') # 将提取的数据加载到DataFrame中 df_extracted = pd.DataFrame(file_name) # 读取原有的CSV文件 df_original = pd.read_csv(csv_file) print("---导入完成-----")

import pandas as pd # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'(.*?)<\/body>' # 创建CSV文件并写入表头 csv_file = "output.csv" header = ['File Name'...

import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/path/to/folder" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 selected_data = df[selected_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()，请看下这个代码，最终写入的EXCEL是不同的sheet，可以把读取到的数据，都卸载同一个sheet里面吗

可以将读取到的数据写入同一个 sheet 中，只需要将 sheet_name=xls_file 改成 sheet_name='Sheet1' 即可，如下所示： python import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/...

import pandas as pd import os from openpyxl.styles import Font # 文件夹路径 folder_path = r'C:\yh\PycharmProjects\a\A5204990500002023050006' # 获取文件夹内所有的文件名 file_names = os.listdir(folder_path) # 读取所有的excel文件 dfs = [] for file_name in file_names: if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) df = pd.read_excel(file_path) dfs.append(df) # 合并所有的数据 df_all = pd.concat(dfs) # 设置内容格式 font = Font(name='Arial', size=12, bold=False, italic=False, color='FF000000') writer = pd.ExcelWriter('all.xlsx', engine='openpyxl') df_all.to_excel(writer, index=False) for sheetname in writer.book.sheetnames: writer.sheets[sheetname].cell(row=1, column=1).font = font writer.save()

最后，使用pd.concat()函数将所有的数据合并成一个DataFrame对象，然后使用openpyxl库将数据写入一个Excel文件中，并且对每个sheet页第一个单元格设置内容格式。最终生成的Excel文件名称为'all.xlsx'。

网络安全中的系统信息收集与防护机制探讨

内容概要：本文档深入介绍了网络安全领域中的系统信息收集方法以及常见的保护措施。主要分为三大板块：获取网络和服务信息的方法、克服CDN和WAF等障碍的技术手段。其中包括对服务厂商、网络架构的理解，对于协议应用、内部网络设备的认识，以及面对各种安全措施如CDN服务、负载均衡器、Web应用防火墙时，如何进行有效的信息搜集。同时推荐了多个相关工具如Masscan、Nmap、Wafw00f及Kali自带动态二进制翻译工具。适合人群：适合从事网络安全工作的专业人士和技术爱好者，特别是对信息安全有浓厚兴趣的学习者。使用场景及目标：帮助技术人员提升网络安全领域的实战技能，掌握高效的信息收集技巧，了解并能够对抗多种常见的网络防护技术。其他说明：文中提供了详细的演示案例和实际操作指导，辅以丰富的外部资源链接支持进一步学习。

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import pandas as pd file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) print(data) print(data.shape) 解释代码

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