python，用pandas读取excl文件夹后的数据，怎么去除。

用pandas读取excl文件夹后的数据，怎么去除。(list(itertools.combinations([1,2,3,4,5,6,7,8], 6)))这个有28种组合，去除excel文件中的两组组合（1,2,3,4,5,6），（2,3,4,5,6,7）最后剩下26种组合，怎么修改
import itertools
data_99=(list(itertools.combinations([1,2,3,4,5,6,7,8], 6)))
print(len(data_99))

import pandas as pd

这种是路径写死的方式

df = pd.read_excel(r'D:\python_work\用它来测试\test.xlsx')

col1 = df.iloc[:, 0].tolist()
print(col1)

data_88=[x for x in data_99 if x not in col1]
print(len(data_88))
print(data_88)

img

您的col1是字符串，您得转换成元组。可以直接用eval()

  • 代码运行效果截屏图片

    img

  • 代码

#!/sur/bin/nve python
# coding: utf-8
import itertools as its


data_99 = list(its.combinations(range(1, 9), 6))
print(len(data_99))

col1 = ['(1, 2, 3, 4, 5, 6)', '(2, 3, 4, 5, 6, 7)']

col1 = [eval(i) for i in col1]

data_88 = [x for x in data_99 if not x in col1]
print(len(data_88))
print(data_88)

在你的代码中，你已经准备好了从Excel文件中删除指定组合的工作流程。但是，有一点需要注意的是，当我们从Excel读取数据并将其转换为Python列表时，我们需要确保这两个列表中的数据类型是相同的。在你的例子中，你需要确保从Excel读取的数据是整数的元组，以便正确地与data_99列表中的数据进行比较。

另一方面，pandas.read_excel()方法返回一个DataFrame，而你试图将DataFrame的一列直接与元组列表进行比较，这可能会导致问题。你需要确保你将DataFrame的列转换为适当的格式（在你的例子中是元组列表）。

下面是你的代码，我对其进行了一些修改以确保数据类型的一致性：

import pandas as pd
import itertools

# 创建所有可能的组合
data_99 = list(itertools.combinations([1,2,3,4,5,6,7,8], 6))

# 从Excel文件中读取数据
df = pd.read_excel(r'D:\python_work\用它来测试\test.xlsx')

# 将第一列的值转换为元组列表
col1 = [tuple(map(int, x.split(','))) for x in df.iloc[:, 0].tolist()]

# 从data_99中删除在col1中存在的组合
data_88 = [x for x in data_99 if x not in col1]

print(len(data_88))
print(data_88)

请注意，我假设Excel文件的第一列包含以逗号分隔的数值，例如"1,2,3,4,5,6"。我使用split(',')来分割每个字符串，然后用map()函数将其转换为整数，最后用tuple()函数将其转换为元组。

根据你的Excel文件中的数据格式，你可能需要对上述代码进行一些修改。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 以下回答来自chatgpt:

    对于第一部分，您可以使用 Pandas 库的 read_excel 函数来读取 Excel 文件夹下的所有数据。例如，如果您想在程序中读取文件夹 "data" 中的所有 Excel 文件，您可以使用以下代码：

    import os
import pandas as pd

folder_path = "data/"  # 文件夹路径
all_data = []  # 存储所有 Excel 数据

# 遍历文件夹
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith(".xlsx"):  # 只处理 xlsx 文件
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        # 读取 Excel 数据，并添加到 all_data 中
        all_data.append(pd.read_excel(file_path))

    这样，all_data 列表中就存放了所有 Excel 文件中的数据。

    对于第二部分，您可以使用 Pandas 库的 drop 函数来去除指定的组合。假设您想去除某个 Excel 文件中 "A" 列为 "a"、"B" 列为 "b" 的所有行，您可以使用以下代码：

    import pandas as pd

file_path = "data/your_excel_file.xlsx"  # Excel 文件路径
data = pd.read_excel(file_path)

to_drop = {"A": "a", "B": "b"}  # 需要去除的组合
# 将 to_drop 中的每个组合都转化为一个 Series，并将每个 Series 存入列表中
drop_list = [pd.Series(to_drop).rename(index={0: col_name}) for col_name in to_drop]

# 将所有需要去除的行使用逻辑运算合并，然后使用 drop 函数去除这些行
logic = pd.concat([data[col_name] == to_drop[col_name] for col_name in to_drop], axis=1).all(axis=1)
data.drop(data[logic].index, inplace=True)

    这样，data 中就去除了 "A" 列为 "a"、"B" 列为 "b" 的所有行。

    需要注意的是，以上代码中假设了您要去除的组合都是一定存在于 Excel 文件中的。如果不是这样，上面的代码会出现错误。如果您希望安全一些，可以在代码中加入一些判断，以保证程序的正确性。

    这里仅仅是提供了一种去除指定组合的方法，具体实现可能会因情况而异。如果您有更具体的需求，请给出更具体的数据示例，以便 ChatGPT 更好地回答您的问题。


如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^