data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') C:\Users\HP\AppData\Local\Temp\ipykernel_15964\2675377917.py:1: FutureWarning: As the xlwt package is no longer maintained, the xlwt engine will be removed in a future version of pandas. This is the only engine in pandas that supports writing in the xls format. Install openpyxl and write to an xlsx file instead. You can set the option io.excel.xls.writer to 'xlwt' to silence this warning. While this option is deprecated and will also raise a warning, it can be globally set and the warning suppressed. data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') Traceback (most recent call last): File "C:\Users\HP\AppData\Local\Temp\ipykernel_15964\2675377917.py", line 1, in <module> data.to_excel('clean_beautymakeup.xls',sheet_name='clean_data') File "D:\Anaconda\data\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2345, in to_excel formatter.write( File "D:\Anaconda\data\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 888, in write writer = ExcelWriter( # type: ignore[abstract] File "D:\Anaconda\data\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\excel\_xlwt.py", line 39, in __init__ import xlwt ModuleNotFoundError: No module named 'xlwt'但是报错了

时间: 2023-07-21 12:48:48 浏览: 191
这个错误提示是因为当前使用的 pandas 版本中，使用的 xlwt 引擎已经被废弃，建议安装 openpyxl 并保存为 xlsx 格式的文件。如果你仍然想要使用 xlwt 引擎，可以设置 `io.excel.xls.writer` 选项为 `'xlwt'` 来禁止该警告。 为了解决这个问题，你需要先安装 openpyxl 库，可以使用以下命令在命令行中安装： ``` pip install openpyxl ``` 安装完成后，你可以使用以下代码来保存为 xlsx 格式文件： ``` data.to_excel('clean_beautymakeup.xlsx', sheet_name='clean_data') ``` 请注意，这里将文件名的扩展名从 `.xls` 改为了 `.xlsx`。
相关问题

import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环遍历所有工作表，将数据合并到一个DataFrame中 for sheet_name in sheets: data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name) merged_data = merged_data.append(data) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表 merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)如何实现按第一列题号合并？

你可以按照以下步骤来实现按第一列题号合并的操作： 1. 在循环遍历工作表之前，先创建一个空的字典，用于存储每个题号对应的数据。 2. 在循环遍历每个工作表的数据时，使用`data.iterrows()`遍历每一行数据。 3. 对于每一行数据，检查第一列的题号是否已经存在于字典中。 - 如果存在，则将当前行的数据追加到对应题号的数据列表中。 - 如果不存在，则在字典中创建一个新的键值对，键为题号，值为一个包含当前行数据的列表。 4. 循环结束后，创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据。 5. 遍历字典中的键值对，将每个题号对应的数据列表转换为DataFrame，并将其追加到合并后的DataFrame中。 6. 最后，将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表。 下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空字典来存储题号对应的数据 merged_data_dict = {} # 循环遍历所有工作表，将数据按题号合并到字典中 for sheet_name in sheets: data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name) for index, row in data.iterrows(): question_number = row[0] # 假设题号在第一列 if question_number in merged_data_dict: merged_data_dict[question_number].append(row) else: merged_data_dict[question_number] = [row] # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 遍历字典中的键值对，将题号对应的数据追加到合并后的DataFrame中 for question_number, data_list in merged_data_dict.items(): merged_data = merged_data.append(data_list) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表 merged_data.to_excel('合并.xls', index=False) ``` 请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的实际数据结构和需求进行调整。

解释代码for name in data.index.get_level_values(0).unique(): temp_df = data.xs(name, level=0) temp_df.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=name)

这段代码是一个循环，它遍历了一个数据框(data)的第一级索引，并将每个索引值(name)对应的数据子集(temp_df)写入到一个Excel文件中(writer)的不同工作表(sheet_name)中。其中，xs()方法是用于获取数据框的子集的方法，level参数指定了子集的索引级别。
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xlwrite 允许轻松生成“.xls”和“.xlsx”文件，而无需安装 Excel 或使用 COM 对象。 它使用 Apache POI java 库生成 Excel 文件。 这样可以在任何支持 Java 的平台上生成 Excel 文件，包括 Linux 和 mac。 xlwrite 使用与 xlswrite 相同的语法，使其易于集成到当前应用程序中。 xlwrite 支持以下数据类型： - 细绳- 数字- 逻辑/布尔数据类型保存在 Excel 中：例如，matlab 中的布尔数据将在 Excel 中保存为布尔值。 xlwrite 还支持元胞数组中上述数据类型的组合，例如： xlsData = {1 true 'text' false; 10 -12.5 6 假}； 为了在没有太多开销的情况下生成 Excel 文件，xlwrite 直接与 Apache POI 库交互。 这个
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def load_excel(self): try: # 读取excel文件 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=None) self.sheet_names = list(df.keys()) # 创建按键并添加到窗口中 for i, sheet_name in enumerate(self.sheet_names): button = ttk.Button(self, text=sheet_name, command=lambda sheet_name=sheet_name: self.show_data(sheet_name)) button.pack(side=tk.RIGHT, pady=10, anchor=tk.N) self.buttons.append(button) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")修改按鈕放到左邊竪著放

command=lambda sheet_name=sheet_name: self.show_data(sheet_name)) button.pack(side=tk.LEFT, padx=10) self.buttons.append(button) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")...

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

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 with pd...

import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表 如何不删除其他工作表

你可以使用 openpyxl 库来编辑 Excel 文件，它提供了更多的灵活性。你可以先读取原始 Excel 文件，然后在保存时只保留需要的工作表。这里是一个示例代码： python import openpyxl # 读取Excel表格中的数据 ...

import pandas as pd # 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) # 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 # 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) # 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) # 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False)

请确保将Excel文件命名为"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"，并且包含两个sheet分别为"Order Quantity"和"Supply Quantity"。代码将逐行比较每个公司的订货量和供货量，统计满足要求的个数，并将结果保存为新的...

import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QTableView, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget class ExcelViewer(QMainWindow): def __init__(self, file_path): super().__init__() # 读取 Excel 文件并将其转换为 pandas DataFrame 对象 self.df = pd.read_excel(file_path) # 创建 QTableView 组件并将其设置为中心窗口部件 self.table_view = QTableView() self.setCentralWidget(self.table_view) # 将 DataFrame 数据设置为表格模型并在 QTableView 中显示 model = pdTableModel(self.df) self.table_view.setModel(model) class pdTableModel(QtCore.QAbstractTableModel): def __init__(self, data): super().__init__() self._data = data def data(self, index, role): if role == QtCore.Qt.DisplayRole: return str(self._data.iloc[index.row(), index.column()]) def rowCount(self, index): return self._data.shape[0] def columnCount(self, index): return self._data.shape[1] if __name__ == '__main__': app = QApplication([]) excel_viewer = ExcelViewer('example.xlsx') excel_viewer.show() app.exec_()帮我修改成按查询按钮显示Excel

好的，以下是修改后的代码，添加了一个查询按钮和一个槽函数，点击查询按钮后会弹出一个文件选择窗口，用户选择Excel文件后，程序会读取该文件并在主窗口中显示： import pandas as pd from PyQt5.QtWidgets ...

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows class ExcelProcessor: def __init__(self, path): self.path = path def process_excel(self): for root, dirs, files in os.walk(self.path): for filename in files: if filename.endswith('.xlsx') or filename.endswith('.xls'): filepath = os.path.join(root, filename) self.process_file(filepath) def process_file(self, filepath): wb = load_workbook(filepath) for sheet in wb: if sheet.title == '系数表': df = pd.DataFrame(sheet.values) df_t = df.T df_t.columns = df_t.iloc[0] df_t = df_t[1:] self.add_to_sheet(wb, df_t, '系数表_T') wb.save(filepath) def add_to_sheet(self, wb, df, sheet_name): try: ws = wb[sheet_name] except KeyError: ws = wb.create_sheet(sheet_name) for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for col in ws.columns: for cell in col: if cell.data_type == 'f': cell.value = cell.value return ws上述代码如何实例化使用

2. 创建ExcelProcessor实例对象，例如：processor = ExcelProcessor('/path/to/excel/files') 3. 调用ExcelProcessor的方法进行Excel文件处理，例如：processor.process_excel() 需要注意的是，这段代码中的...

def save_excel(self,): import xlwt # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') worksheet.write(0,0,label='label') worksheet.write(0,1,label='classes') for i in range(len(self.save_flow_member)): worksheet.write(i+1,0,label=self.save_flow_member[i]) worksheet.write(i+1,1,label=self.save_flow_name[i]) workbook.save('./data/show_label.csv') data = pd.read_excel('./data/show_label.csv', index_col=0) data.to_csv('./data/show_label.csv', encoding='utf-8')

这是一段Python代码，用于保存数据到Excel文件中。该函数使用了Python的xlwt库，在运行之前需要先导入该库。其中self表示该函数是作为一个对象的方法进行调用的，其它参数可能需要根据具体情况进行实现。

data.to_excel（）函数

data.to_excel()函数是pandas库中用于将数据保存到Excel文件的函数。该函数有以下参数： - excel_writer：Excel文件名或已存在的ExcelWriter对象。 - sheet_name：写入数据的工作表名称，默认为Sheet1。 - ...

import xlwt # 创建一个workbook 设置编码 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') # 创建一个worksheet worksheet = workbook.add_sheet('My Worksheet') worksheet.write(0,0,label='label') worksheet.write(0,1,label='classes') for i in range(len(self.save_flow_member)): worksheet.write(i+1,0,label=self.save_flow_member[i]) worksheet.write(i+1,1,label=self.save_flow_name[i]) workbook.save('./data/show_label.csv') data = pd.read_excel('./data/show_label.csv', index_col=0) data.to_csv('./data/show_label.csv', encoding='utf-8')

import xlwt是Python中的一个模块，...该模块可以用于写入或读取XLS文件，它提供了各种方法来创建Excel工作簿、工作表、单元格、样式等。通过该模块，可以对Excel文档进行分析和处理，实现数据的导入、导出和操作等。

def replace_excel(path, output_path): for f in os.listdir(path): file_name_be, suff = os.path.splitext(f) if suff == '.xls': # 读取xls文件 data = pd.read_excel(os.path.join(path, f)) # 将xls文件转换为xlsx格式并保存 xlsx_file_path = os.path.join(output_path, file_name_be + '.xlsx') data.to_excel(xlsx_file_path, index=False) # 删除原始的xls文件 os.remove(os.path.join(path, f)) print('已将{}文件转换为xlsx格式并保存至{}'.format(f, xlsx_file_path))优化这个代码，写入到非法字符要报错

data.to_excel(xlsx_file_path, index=False) # 删除原始的xls文件 os.remove(os.path.join(path, f)) print('已将{}文件转换为xlsx格式并保存至{}'.format(f, xlsx_file_path)) except ValueError as e: ...

class InventoryApp: def __init__(self, master): self.master = master master.title("物料进出库统计") self.master.state('zoomed') # 窗口最大化 # 创建左侧面板 self.container = tk.Frame(master) self.container.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) # 创建左上方面板 self.container_top = tk.Frame(self.container) self.container_top.pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=True)# 打开Excel文件 self.wb = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\bing3_chen\Desktop\1.xlsx") self.record_sheet = self.wb["記錄"] self.data_sheet = self.wb["數據"] # 从工作表中获取数据并写入下拉框中 data_list = [] for row in range(2, self.data_sheet.max_row + 1): cell_value = self.data_sheet.cell(row=row, column=1).value if cell_value: data_list.append(cell_value) self.material_name11 = ttk.Combobox(self.container_top, values=data_list) # 创建标签 self.label1 = ttk.Label(self.container_top, text="PEGA-料号：") self.label1.grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5) # 添加下拉框控件到界面上 self.material_name11.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5) # 为下拉框控件添加绑定事件 def on_material_name_keyrelease(event): # 获取用户输入的内容 user_input = self.material_name.get() # 根据用户输入的内容过滤下拉框的选项 filtered_options = [option for option in data_list if user_input in option] # 更新下拉框的选项 self.material_name.configure(values=filtered_options) # 展开下拉框 self.material_name.event_generate('<Down>') self.material_name11.bind('<KeyRelease>', on_material_name_keyrelease)self.label6 = ttk.Label(self.container_top, text="品名：") self.label6.grid(row=5, column=0, padx=5, pady=5) self.material_qty6 = ttk.Combobox(self.container_top, values=[]) self.material_qty6.grid(row=5, column=1, padx=5, pady=5)

程序还使用了openpyxl库打开了一个Excel文件，从中读取数据并将其写入下拉框中。程序还添加了一个事件绑定函数，用于根据用户输入过滤下拉框的选项。此外，程序还创建了一个标签和一个下拉框控件，用于选择物料品名...

帮我分析以下代码的作用：file_a = pd.read_excel(r'kk', sheet_name='kkn') file_b = pd.read_excel(r'kk务.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 将A表的T（Data Type Reference参考数据类型）列数据添加到B表的C（Data Type Reference）列中，如果F（Service Interface Element Name服务接口元素名称）列和B（Interface Element Name接口元素名称）列有相同项 for index, row in file_a.iterrows(): f_value = row['Data Type Name数据类型名称'] if f_value in file_b['Data Type Reference参考数据类型'].values: matching_row = file_b[file_b['Data Type Reference参考数据类型'] == f_value].index[0] t_value = row['Data Type Reference参考数据类型'] file_b.at[matching_row, 'Data Type Reference'] = t_value file_b.to_excel(r'C:\Users\ASUS\Desktop\输出版本\0628_1-3.xlsx', index=False)

最后，使用to_excel函数将修改后的file_b DataFrame保存到指定路径下的Excel文件"0628_1-3.xlsx"中，设置index=False以避免保存索引列。 请注意，这段代码中使用了Pandas库中的函数和方法，需要提前导入...

data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) sheet_names = data['交易码'].values.tolist() 修改成openpyxl

在上述代码中，我们使用openpyxl的load_workbook函数来打开指定的Excel文件，然后通过指定的sheet_name选择特定的sheet页。接下来，我们使用sheet['交易码']来获取"交易码"列的值，然后使用列表解析式将这些值存储在...

df = pd.read_excel(r'../Data/Base_Data_toMysql.xlsx',sheet_name='Account_SH')

这是一个使用 Pandas 库中的 read_excel 函数，从指定路径下的 Excel 文件中读取名为 "Account_SH" ...其中，r 表示使用 raw string，避免出现转义字符，'../Data/Base_Data_toMysql.xlsx' 表示 Excel 文件的相对路径。

df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel

df1.to_excel(writer, sheet_name='train_data') df2.to_excel(writer, sheet_name='test_data') # 保存 Excel 文件 writer.save() 在上述代码中，我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2，然后使用 pd...

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