df=pd.DataFrame() for file in filelist:

时间: 2024-06-07 08:06:48 浏览: 107
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参照filelist表获取文件

这段代码不是完整的代码，缺少下一行的代码，但是根据上下文来看，这段代码可能是要读取多个文件并将它们合并成一个 DataFrame。具体步骤如下： 1. 创建一个空的 DataFrame，命名为 df。 2. 遍历一个文件列表，每次取出一个文件，命名为 file。 3. 对每个文件进行读取和处理，将处理结果存入一个临时的 DataFrame。 4. 将临时的 DataFrame 和 df 进行合并，将数据添加到 df 中。 如果想要完整的代码，需要看下一行的代码。
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pandas DataFrame数据转为list的方法

下面小编就为大家分享一篇pandas DataFrame数据转为list的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)

2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。 3. 对于每个文件，使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet，并赋值给变量 temp。 4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个...

import os import pandas as pd os.chdir('C:\\Excel') cwd = os.path.abspath('') files = os.listdir(cwd) #方法一：获取所给文件的第一个工作表 df = pd.DataFrame() for file in files: if file.endswith('.xlsx'): df = df.append(pd.read_excel(file),ignore_index=True) df.head() df.to_excel('total_sales.xlsx') #方法二：获取所给文件的所有工作表 df_total = pd.DataFrame() #遍历所有Excel文件 for file in files: if file.endswith('.xlsx'): Excel_file = pd.ExcelFile(file) sheets = Excel_file.sheet_names #遍历Excel文件中的工作表' for sheet in sheets: df = Excel_file.parse(sheet_name = sheet) df_total = df_total.append(df) df_total.to_excel('combined_file.xlsx') print(df_total)

第一种方法是将每个 Excel 文件的第一个工作表读入一个 DataFrame 中，并使用 append 方法将多个 DataFrame 合并到一个 DataFrame 中，最后将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中。第二种方法是遍历每...

def load_data(dir_path: str= 'data/'): files = os.scandir(dir_path) result_df = pd.DataFrame() for file in files: temp = pd.read_excel(file) result_df = pd.concat([result_df,temp]) return result_df怎么重新排列索引

例如，将 load_data() 函数返回的 DataFrame 重新排列索引，可以这样写： result_df = load_data() result_df = result_df.reset_index(drop=True) 其中，drop=True 表示不保留原来的索引列。如果想...

df = pd.read_excel(fileinpath) # 分列 df = pd.DataFrame((x.split('_') for x in df['tj']),将运行后的结果导出为NEW文件夹

这段代码首先使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件fileinpath内容并存储到DataFrame df中。然后，它对名为'tj'列的数据进行了操作，该列中的每个元素都被拆分成了多个子字符串，这里使用了列表推导式 ...

df = pd.DataFrame(pd.read_csv(file, header=0))

这行代码用于读取一个CSV文件，并将其内容存储在一个Pandas DataFrame中...3. 最后，将转换后的DataFrame赋值给变量df，以便后续的数据处理和分析。 请注意，这里假设你已经导入了Pandas库并使用别名pd来引用它。

df = pd.read_excel(fileinpath) # 分列 df = pd.DataFrame((x.split('_') for x in df['tj']),将拆分后的数据只保留前五列，然后保存到新文件夹中，该如何修改代码

这段代码首先通过pd.read_excel()函数读取Excel文件fileinpath的内容，并将其转换成DataFrame（df）。然后，它使用列表推导式对df['tj']这一列进行操作，这里假设tj列包含需要按照下划线 _ 进行分割的字符...

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

a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values.astype(float)) # 将列表转换为 DataFrame，并将数据转换为浮点数 all_a.append(a.mean()) # 计算每一组的平均值并添加到 all_a 列表中 data = pd....

df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)

df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2) # 将两个DataFrame对象合并为一个，并返回结果 df = pd.concat([df1, df2], axis=1) return df 这样，就可以...

cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder_id = folders_to_process.pop(0)["FolderId"] cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_folders: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_files: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process.extend(js_data_folders) return df, ft 优化这段代码

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = [x["FolderId"] for x in js_data_folders] while folders_...

for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 91): for k in range(0, 500): 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 添加到 data 中 print(a)计算平均值并输出

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 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a_avg = np.mean(all_a) # 计算...

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

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...

# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改

这里使用了pd.concat()函数将新的DataFrame对象new_data添加到原始DataFrame对象df中，ignore_index=True表示忽略原始DataFrame对象的索引，重新生成新的索引。 3. 最后，将修改后的DataFrame对象写入原始...

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 = [] 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 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) all_a_avg = np.mean(all_a) diff = all_a - all_a_avg # 计算差 diff_sum = np.sum(np.square(diff)) # 计算差的平方和 diff_sqrt = np.sqrt(diff_sum) print("差的平方和的平方根为：", diff_sqrt)怎么改

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 添加到 data 中 all_a.append(a) all_a = np.array(all_a) all_a_avg = ...

df = pd.DataFrame(excel_data, columns=['P']) 指定存储在excel的某一列如何实现

假设你想要将一个名为 excel_data 的列表存储到 Excel 文件的 P 列中，...然后，通过 df.to_excel() 方法将 DataFrame 对象写入到名为 file.xlsx 的 Excel 文件中，index=False 表示不将行索引写入到文件中。

修改下面代码，将dataframe的行索引也一起添加到Excel中import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'], 'Age': [25, 28, 30], 'Gender': ['Male', 'Female', 'Male']} df = pd.DataFrame(data) wb = Workbook() ws = wb.active for row in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(row) wb.save('data.xlsx')

for row in dataframe_to_rows(df_with_index, index=False, header=True): ws.append(row) 完整的修改后的代码如下所示： python import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl....

def get_all_file_info(cls, folder_id, df, ft): print(folder_id) cls.params["folderId"] = folder_id res = requests.get(url=cls.url, params=cls.params) js_data = json.loads(res.text)["data"] js_data_FoldersInfo: list[dict] = js_data["FoldersInfo"] js_data_FilesInfo: list[dict] = js_data["FilesInfo"] df = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FilesInfo), df], axis=0) ft = pd.concat([pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo), ft], axis=0) if not js_data_FoldersInfo: return df, ft for _folder_id in pd.DataFrame(js_data_FoldersInfo).FolderId: df, ft = cls.get_all_file_info(_folder_id, df, ft) return df, ft 优化这段代码

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(js_data_files)], axis=0) ft = pd.concat([ft, pd.DataFrame(js_data_folders)], axis=0) folders_to_process = js_data_folders.copy() while folders_to_process: folder...

为什么我写的for li in li_tags: text1=li.text # print("1",type(text1)) # print("2",type(text1.split('\n'))) data = { 'name':text1.split()} print(data) df = pd.DataFrame(data) print(df) writer = pd.ExcelWriter('测试.xlsx') df.to_excel(writer, index=False)，df没有写入成功

for li in li_tags: text1 = li.text data = {'name': text1.split()} df = pd.DataFrame(data) df_list.append(df) # 将新的 DataFrame 添加到列表中 # 将所有的 DataFrame 合并成一个 df_all = pd.concat(df_...

import pandas as pd # 读取第一个 Excel 表格的数据 df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx') # 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据 result = pd.DataFrame() # 循环读取其他 Excel 表格的数据，合并到 result 中 for file in ['附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx']: df = pd.read_excel(file) result = result.append(df) # 将第一个 Excel 表格和合并后的所有数据合并 result = pd.concat([result, df], ignore_index=True) # 输出到新的 Excel 表格中 df.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

你修改的代码仍然有问题，第 8 行中的 result = pd.DataFrame() 会创建一个空 DataFrame 对象，但是在第 10-13 行的 for 循环中，你使用了 append 方法将 df 合并到 result 中，这会创建另一个新的 DataFrame 对象，...

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