ws.delete_cols(1)报错

时间: 2024-03-21 22:42:05 浏览: 53
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关于Python 解决Python3.9 pandas.read_excel(‘xxx.xlsx‘)报错的问题

star5星 · 资源好评率100%
如果你使用的是openpyxl库中的delete_cols()函数，而且出现了错误，可能是因为你没有指定要删除的列数。请在函数中添加要删除的列数，例如： ```python ws.delete_cols(1, 3) ``` 此代码会删除第一列以及后面的两列。 如果你仍然遇到问题，请提供更具体的错误信息和代码，以便我更好地理解你的问题和情况，并给出更准确的解决方案。
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ws.delete_cols(1) 我用了这个报错啊

for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 将包含浮点数的列转换为整数类型 col1 = int(row[0]) col2 = int(row[1]) # 对转换后的整数进行操作 ... 这样应该可以解决这个错误。

openpyxl delete_cols函数报错

如果你使用openpyxl的delete_cols()函数删除列时，出现了错误，请检查以下几点： 1.参数错误 delete_cols()函数需要传入列的索引（index）和删除的列数。请确保你传入的参数类型正确，列索引是一个整数，删除的列...

openpyxl 使用delete_cols,报错ws.delete_cols(1) remainder = _gutter(idx, amount, self.max_column) gutter = range(max(max_val+1-offset, idx), min(idx+offset, max_val)+1) TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

这个错误是由于gutter变量中的range()函数参数类型错误导致的，可能是由于max_val、idx或offset中的一个或多个变量被错误地设置为了numpy.float64类型。 解决方法是将这些变量转换为整数类型。...

from openpyxl import load_workbook# 打开工作簿wb = load_workbook('example.xlsx')# 获取要操作的工作表ws = wb['Sheet1']# 删除第1列ws.delete_cols(1)# 保存工作簿wb.save('example.xlsx') 报错

通常，openpyxl报错的信息会提示问题的具体位置和原因，你可以将报错信息贴到这里，我会帮你分析并提供解决方法。 另外，请确保示例代码中使用的文件名和工作表名称是正确的，文件名是包含扩展名的完整文件名，工作...

ws.delete_cols(1) remainder = _gutter(idx, amount, self.max_column) gutter = range(max(max_val+1-offset, idx), min(idx+offset, max_val)+1) TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer

这个错误是由于gutter变量中的range()函数参数类型错误导致的，可能是由于max_val、idx或offset中的一个或多个变量被错误地设置为了numpy.float64类型。 解决方法是将这些变量转换为整数类型。...

openpyxl ws.delete_col

这是一个 Python 中使用 openpyxl 库删除工作表中某一列的代码。其中，ws 是一个工作表对象，delete_col()是该对象的一个方法，用于删除指定列。...ws.delete_cols(2) # 保存工作簿 wb.save("example.xlsx")

openpyxl 使用delete_cols报错

ws.delete_cols(1) # 保存工作簿 wb.save('example.xlsx') 在这个示例中，我们打开名为"example.xlsx"的工作簿，并获取名为"Sheet1"的工作表。然后，我们使用delete_cols()函数删除第1列，并保存工作簿。

num_cols = raw_data.select_dtypes(include='number').columns.tolist()报错'DataFrame' object has no attribute 'select_dtypes'，请修改

这个错误提示表明你在尝试对Pandas DataFrame对象 raw_data 调用 select_dtypes 函数，但实际上DataFrame并没有这个...num_cols = [col for col in raw_data.columns if raw_data[col].dtype.kind in ['i', 'f']]

num_cols = raw_data.columns.select_dtypes(include=[DoubleType]).tolist()报错'list' object has no attribute 'select_dtypes'，请修改

num_cols = [col for col in raw_data.columns if isinstance(raw_data[col].dtype, st.DoubleType)] # 或者是Pandas DataFrame if isinstance(raw_data, pd.DataFrame): num_cols = raw_data.select_dtypes...

df_pandas[numerical_cols] = df_pandas[numerical_cols].fillna(df_pandas[numerical_cols].mean())报错

1. **变量未定义**：首先确认numerical_cols是否已经被正确设置为包含数字列的列表，如之前我们提到的numeric_columns。 2. **列引用错误**：df_pandas[numerical_cols]可能不是期望的数值型列集合，需要检查...

import openpyxl # 打开 Excel 文件 wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx') # 获取第一个工作表 sheet = wb.active # 获取 A1 单元格 cell = sheet['A1'] # 检查单元格是否为合并单元格 if cell.coordinate in sheet.merged_cells: # 获取合并单元格的范围 range_string = sheet.merged_cells.ranges[sheet.merged_cells.ranges.index(cell.coordinate)] # 计算合并单元格的行数和列数 rows = range_string.max_row - range_string.min_row + 1 cols = range_string.max_column - range_string.min_column + 1 print(f'A1 是合并单元格，占据 {rows} 行 {cols} 列') else: print('A1 不是合并单元格') 现在有错误 sheet.merged_cells.ranges.index 这个报错，no attribute 'index'， 改咋么处理

cols = range_string.max_column - range_string.min_column + 1 print(f'A1 是合并单元格，占据 {rows} 行 {cols} 列') else: print('A1 不是合并单元格') 如果你的 openpyxl 版本仍然在 2.x.x，但是你依然...

def show_excel(self): # 清空文本框内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) self.result_text2.delete(1.0, tk.END) # 获取出入库明细的表格数据 rows = list(self.record_sheet.rows) cols = list(self.record_sheet.columns) # 在文本框1中显示表格 for i in range(len(rows)): for j in range(len(cols)): cell_value = str(rows[i][j].value) if cell_value is None: cell_value = '' if isinstance(rows[i][j].value, datetime.datetime): cell_value = rows[i][j].value.strftime('%Y-%m-%d') self.result_text.insert(tk.END, cell_value + '\t') self.result_text.insert(tk.END, '\n') # 获取库存明细的表格数据 rows = list(self.data_sheet.rows) cols = list(self.data_sheet.columns) # 在文本框2中显示表格 for i in range(len(rows)): for j in range(len(cols)): cell_value = str(rows[i][j].value) if cell_value is None: cell_value = '' if isinstance(rows[i][j].value, datetime.datetime): cell_value = rows[i][j].value.strftime('%Y-%m-%d') self.result_text2.insert(tk.END, cell_value + '\t') self.result_text2.insert(tk.END, '\n')設置第一行列標題的寬度

for col in range(1, sheet.max_column + 1): col_letter = get_column_letter(col) sheet.column_dimensions[col_letter].width = 15 其中 sheet 是你要设置列宽的工作表对象，get_column_letter() 函数...

# 导入数据集 data = pd.read_csv("pima.csv") # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

1. 载入数据集并确定目标变量和特征变量； 2. 将特征变量分为二分类特征、多分类特征和数值型特征三类； 3. 对二分类特征进行标签编码（将其转换为数字）； 4. 对多分类特征进行独热编码（将其转换为多个二分类特征...

cols = train.columns feat_cols = cols[1:] num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns print("No of Columns:", len(cols))

- feat_cols: 从cols中排除了第一列（假设第一列是目标变量列），保存了特征列的名称。 - num_cols: 选择了train数据集中的浮点类型列。 通过打印输出，您可以看到cols中列的数量。 如果您有进一步的...
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