python read_excel(r'D:/桌面/2.xlsx', header=None, names=['名称', '标记'])

这段代码是使用 Python 的 pandas 库中的 read_excel 函数来读取一个 Excel 文件，并将其转换为一个 DataFrame 对象。

其中，r'D:/桌面/2.xlsx' 是 Excel 文件的路径，header=None 表示文件中没有表头，names=['名称', '标记'] 则是自定义表头的名称为“名称”和“标记”。

如果需要使用该代码，需要先安装 pandas 库，并将 Excel 文件路径修改为本地文件路径。

相关问题

if __name__ == '__main__': file_name = '51job-python开发岗位.csv' key_words = ['python开发', 'django开发'] for key in key_words: for page in range(1, 101): print(f'抓取职位关键词：{key} 的第 {page} 页') url = f'https://we.51job.com/api/job/search-pc?api_key=51job&timestamp={int(time.time())}&keyword={parse.quote(key)}&searchType=2&function=&industry=&jobArea=000000&jobArea2=&landmark=&metro=&salary=&workYear=&degree=&companyType=&companySize=&jobType=&issueDate=&sortType=0&pageNum=50&requestId=6ad8715396f546e6bedc7f56165573fa&pageSize=20&source=1&accountId=&pageCode=sou%7Csou%7Csoulb' get_page(url) time.sleep(random.randint(2, 6)) data_df = pd.read_csv(file_name, header=None, names=['职位名称', '薪资', '工作地点', '发布时间', '公司名称', '经营范围', '公司性质', '职位福利', '学历要求', '经验要求']) data_df.to_excel(file_name.replace('.csv', '.xlsx'), index=False) os.remove(file_name)怎么解决url返回的内容为空或无效

可以使用异常处理来解决url返回的内容为空或无效的问题，可以在get_page函数中使用try-except语句来捕获异常，如果出现异常则打印错误信息并跳过该url的抓取，例如：

def get_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            # 解析网页内容并保存数据
            ...
        else:
            print(f'请求 {url} 失败，状态码为 {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'请求 {url} 出现异常，错误信息为 {e}')

这样即使出现url返回的内容为空或无效的情况，程序也不会因为抛出异常而中断，而是会继续抓取其他url。

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

好的，我会保留原本功能并优化代码。以下是优化后的代码：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

# 1.读取并查看数据 
bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv")
print(bike_day.head())
print(bike_day.tail(2))

# 2.处理数据并导出到文件 
bike_day_user = bike_day[['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', 'registered']].dropna()
bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', index=False, header=False)

# 3.读取数据并添加新列并导出到新文件 
bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', 'registered'])
bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered']
bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False)

# 4.读取数据并进行统计 
bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx')
cnt_max = bike_day_user_cnt['cnt'].max()
cnt_min = bike_day_user_cnt['cnt'].min()
cnt_mean_2011 = bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()
cnt_mean_2012 = bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()
cnt_mean_mnth_2011 = bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()
cnt_mean_mnth_2012 = bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()
print(f'cnt最大值: {cnt_max}')
print(f'cnt最小值: {cnt_min}')
print(f'2011号cnt年平均值: {cnt_mean_2011}')
print(f'2012年cnt年平均值: {cnt_mean_2012}')
print(f'2011年月严始值: {cnt_mean_mnth_2011}')
print(f'2012年月平均值: {cnt_mean_mnth_2012}')

# 5.可视化并保存图像 
fig, ax = plt.subplots()
ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], cnt_mean_mnth_2011, color='blue', label='2011')
ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], cnt_mean_mnth_2012, color='lightblue', label='2012')
ax.set_yticks(np.arange(1, 13))
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
ax.set_xlabel('Average number of shared bike users')
ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012')
ax.legend()
fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

我做了以下几点优化：

1. 使用 f-string 格式化输出字符串，让代码更加简洁易读。
2. 将统计结果赋值给变量，方便后续使用。
3. 在可视化时，直接使用已经统计好的月份平均值，避免了重复计算。