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

好的，为了优化这段代码，我们可以将文件的读取和写入放到一个 try/except 块中，以便同时捕获这两个操作可能会抛出的异常。同时，我们可以使用 with 语句来确保文件的正确关闭，避免文件泄漏的风险。代码示例如下：

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","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')
    
    # 写入数据
    with pd.ExcelWriter(file_path) as excel_writer:
        loading_rate.to_excel(excel_writer, sheet_name="装载数据", index=False)
    
    print("完成清洗")
    
except Exception as e:
    print("发生了异常：", e)

这段代码使用了 try/except/with 语句块来确保文件的安全读取和写入。在 try 块中，使用 pd.read_excel() 方法读取数据，并使用 pd.to_numeric() 方法将 "线路里程(KM)" 列转换为数值类型；在 with 块中，使用 pd.ExcelWriter() 方法创建 ExcelWriter 对象，并调用 to_excel() 方法将清洗后的数据写入到 Excel 文件中；在 except 块中，捕获可能的异常，并打印出相应的错误信息。