laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:28
self.ddf = pd.read_csv(csv_path)
self.ddf ...
你的代码基本上是正确的，只是在使用`pd.to_datetime`函数时需要注意一点：对于DataFrame对象，你需要指定转换的列名或列索引，而不是直接将整个DataFrame作为参数传递。以下是修正后的代码示例：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
ddf = pd.read_csv(csv_path)
# 转换日期列
ddf['日期'] = pd.to_datetime(ddf['日期'], format='%Y-%m-%d')
在这个示例中，我们假设日期列的名称为"日期"。将`ddf['日期']`作为`pd.to_datetime`函数的第一个参数，并通过`format`参数指定日期的格式，以便正确地解析日期数据。这样就可以将日期列转换为pandas的日期格式。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 14:28
你的代码基本上是正确的，只是在使用`pd.to_datetime`函数时需要注意一点：对于DataFrame对象，你需要 ...
我的代码就是你这个啊，，一模一样的。。为什么就不行
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:30
我的代码就是你这个啊，，一模一样的。。为什么就不行
抱歉，我可能对你的代码理解有误。根据你提供的代码，`pd.to_datetime`函数的第一个参数应该是一个Series或DataFrame的列，而不是整个DataFrame对象。所以，正确的做法是传递列名或列索引作为参数。以下是修正后的代码示例：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
ddf = pd.read_csv(csv_path)
# 转换日期列
ddf['日期'] = pd.to_datetime(ddf['日期'], format='%Y-%m-%d')
在这个示例中，我们假设日期列的名称为"日期"。将`ddf['日期']`作为`pd.to_datetime`函数的第一个参数，通过`format`参数指定日期的格式，以便正确地解析日期数据。这样就可以将日期列转换为pandas的日期格式。
如果你仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便于我更好地帮助你。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 14:30
抱歉，我可能对你的代码理解有误。根据你提供的代码，`pd.to_datetime`函数的第一个参数应该是一个Seri ...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x94 in position 10: invalid start byte
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:38
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byt ...
这个错误通常是由于文件编码问题导致的。在读取文件时，pandas默认使用utf-8编码。但是，如果你的文件实际上是其他编码格式（例如gbk、gb2312等），那么就会出现解码错误。
你可以尝试指定正确的编码格式来解决该问题。例如，如果你的文件使用的是gbk编码，你可以使用`encoding='gbk'`参数来读取文件。以下是示例代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(csv_path, encoding='gbk')
请根据你的实际情况进行相应的编码设置。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 14:38
这个错误通常是由于文件编码问题导致的。在读取文件时，pandas默认使用utf-8编码。但是，如果你的文件 ...
class InsertCsv:
def __init__(self):
self.csv_path = os.path.join(os.getcwd(),"csv")
def insert(self,df):
self.file,self.min,self.max,self.sum = df
self.year = self.max[:4] + ".csv"
self.file_path = os.path.join(self.csv_path,self.year)
self.is_file_name()
self.file.to_csv(self.file_path,mode='a', header=(['日期', '车号', '服务项目', '现金']), index=False)
pass
def is_file_name(self):
if not os.path.isfile(self.file_path):
with open(self.file_path,'w'):
pass
insert_csv = InsertCsv()
这个是我把拿到的Excel表格转化写成CSV的代码，，每个月都有新的数据，要续写进这个csv文件的。。。
class SearchFrame(tk.Frame):#这里继承了tk.Frame，所以下面也不需要去创建Frame对象
def __init__(self,root):#这里需要去接受一下传进来的父容器root
super().__init__(root)#这里重写的时候需要去设置接受一下父容器
self.query_frame = tk.LabelFrame(self,text="查询内容")
self.create_page()
def filter_dataframe(self):
self.data_begin = self.data_begin_entry.get()
self.data_end = self.data_end_entry.get()
self.data_begin = pd.to_datetime(self.data_begin)
self.data_end = pd.to_datetime(self.data_end)
self.car_license_keyword = self.car_license_entry.get()
self.maintenance = self.maintenance_entry.get()
self.filtered_df = self.df[(self.df['日期'] >= self.data_begin) &
(self.df['日期'] <= self.data_end) &
(self.df['车号'].str.contains(self.car_license_keyword)) &
(self.df['服务项目'].str.contains(self.maintenance))]
self.sum_var.set(self.filtered_df['现金'].sum())
self.display_dataframe(self.filtered_df)
def display_dataframe(self,df):
self.prompt.set("")
self.treeview.delete(*self.treeview.get_children())
for index, row in df.iterrows():
self.treeview.insert("", 'end', values=row.tolist())
def define(self):
self.prompt = tk.StringVar()
self.data_begin_var = tk.StringVar()
self.data_end_var = tk.StringVar()
self.car_license_var = tk.StringVar()
self.maintenance_var = tk.StringVar()
self.car_num_var = tk.StringVar()
self.sum_var = tk.StringVar()
self.file_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/维修单/2024.1维修单.xlsx'
self.one_year_ago = date.today() - timedelta(days=365)
self.data_begin_var.set(self.one_year_ago)
self.data_end_var.set(date.today())
def get_sheet(self):
# 从Excel读取数据到DataFrame
# self.df1 = pd.read_excel(self.file_path, index_col=None)
csv_path = os.path.join(path_all.service_csv_path,"2024.xlsx")
self.ddf = pd.read_csv(csv_path,encoding="gbk")
self.ddf['日期'] = pd.to_datetime(self.ddf['日期'],format='%Y-%m-%d')
self.ddf['现金'] = self.ddf['现金'].astype(float)
self.ddf['车号'] = self.ddf['车号'].str.upper()
self.df1 = self.ddf
self.df = self.df1[['日期', '车号', '服务项目', '现金']].fillna(method='ffill')
self.df["现金"] = self.df["现金"].astype(float)
self.df['日期'] = pd.to_datetime(self.df['日期'])
self.df['日期'] = self.df['日期'].dt.date
self.df['车号'] = self.df['车号'].str.upper()
self.df = self.df.dropna(axis=1, how='all')
# 在Treeview中显示DataFrame的所有数据
self.display_dataframe(self.df)
def treeview_laber(self):
self.define()
self.yscroll = tk.Scrollbar(orient=tk.VERTICAL)
self.treeview = ttk.Treeview(self,height=37, yscrollcommand=self.yscroll.set)# 创建一个Treeview控件
self.columns = ['日期', '车号', '服务项目', '现金']# 添加表头
self.treeview['columns'] = self.columns
for column in self.columns:
self.treeview.heading(column, text=column)
self.get_sheet()
# 显示TreeView
self.vsb = ttk.Scrollbar(orient='vertical', command=self.treeview.yview)
self.vsb.pack(side='right', fill='y')
self.treeview.column(column='#0', width=1)
self.treeview.column(column='日期', width=15)
self.treeview.column(column='车号', width=10, anchor='w')
self.treeview.column(column='服务项目', width=330)
self.treeview.column(column='现金', width=8, anchor='e')
# 设置TreeView的垂直滚动条
self.treeview.configure(yscrollcommand=self.vsb.set)
def get_car_num(self):
self.car_num = self.car_num_entry.get()
flag,self.car_lic = carmessage.search_car_num(self.car_num)
if flag:
self.prompt.set(f"")
else:
self.prompt.set(f"没有{self.car_num}号车")
self.car_license_var.set(self.car_lic)
def condition_label(self):
self.data_begin_label = tk.Label(self.query_frame, text="开始日期 :")
self.data_begin_entry = tk.Entry(self.query_frame, textvariable=self.data_begin_var,width=10)
self.data_begin_label.grid(row=0, column=0,padx=5)
self.data_begin_entry.grid(row=0, column=1,padx=5)
self.data_end_label = tk.Label(self.query_frame, text="截止日期 :")
self.data_end_entry = tk.Entry(self.query_frame, textvariable=self.data_end_var,width=10)
self.data_end_label.grid(row=1, column=0,padx=5)
self.data_end_entry.grid(row=1, column=1,padx=5)
self.empty_label_1 = tk.Label(self.query_frame,text="")
self.empty_label_1.grid(row=0,column=2,padx=10)
self.car_num_button = tk.Button(self.query_frame,text="查询车号：",command=self.get_car_num)
self.car_num_entry = tk.Entry(self.query_frame,textvariable=self.car_num_var,width=10)
self.car_num_button.grid(row=0,column=3,padx=5)
self.car_num_entry.grid(row=0,column=4,padx=5)
self.car_license_label = tk.Label(self.query_frame, text="车 牌 :")
self.car_license_entry = tk.Entry(self.query_frame, textvariable=self.car_license_var,width=10)
self.car_license_label.grid(row=1, column=3,padx=5)
self.car_license_entry.grid(row=1, column=4,padx=5)
self.empty_label_2 = tk.Label(self.query_frame,text="")
self.empty_label_2.grid(row=0,column=5,padx=10)
self.maintenance_label = tk.Label(self.query_frame, text="维修项目：")
self.maintenance_entry = tk.Entry(self.query_frame, textvariable=self.maintenance_var)
self.maintenance_label.grid(row=0, column=6,padx=10)
self.maintenance_entry.grid(row=0, column=7,padx=10)
self.sum_label = tk.Label(self.query_frame,text="金额小计：")
self.sum_label.grid(row=1, column=6,padx=10)
self.sum_label = tk.Label(self.query_frame,textvariable=self.sum_var,font=10)
self.sum_label.grid(row=1, column=7,padx=10)
self.empty_label_3 = tk.Label(self.query_frame,text="")
self.empty_label_3.grid(row=0,column=8,padx=10)
self.prompt_label = tk.Label(self.query_frame,textvariable=self.prompt,font=20,foreground="red")
self.prompt_label.grid(row=2,column=4,pady=5)
self.button = tk.Button(self.query_frame, text='查询', command=self.filter_dataframe,width=10)
self.button.grid(row=4, column=4,pady=10)
def create_page(self):
# 创建一个Entry控件用于输入筛选关键字
self.treeview_laber()
self.condition_label()
self.query_frame.pack(pady=10,padx=5)
self.treeview.pack(fill=tk.BOTH, expand=False,pady=10,padx=5)
这段是我读取csv文件后，让它按选择的条件显示在treeview上的
但总是不行
——————————————
————————
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:47
class InsertCsv:
def __init__(self):
...
在你的代码中，你定义了一个`InsertCsv`类来处理将Excel表格转换为CSV文件并追加数据的操作。同时，你还定义了一个`SearchFrame`类来处理查询内容的界面显示和数据筛选操作。
在`InsertCsv`类中，你通过`to_csv`方法将DataFrame写入CSV文件中。这个方法的`mode`参数设置为`'a'`表示追加模式，`header`参数设置为`()`表示不写入列名。这样每次调用`insert`方法时，都会将新的数据追加到指定的CSV文件中。
在`SearchFrame`类中，你定义了一个`filter_dataframe`方法来处理数据筛选操作。根据你的代码，`self.df`是一个DataFrame对象，你可以根据查询条件使用逻辑运算对DataFrame进行筛选。例如，`(self.df >= self.data_begin) & (self.df <= self.data_end)`表示筛选出满足日期范围条件的数据。
接下来，你可以在`SearchFrame`类中添加展示筛选结果的功能，比如在TreeView中显示筛选后的数据。你可以参考之前我给你的示例代码来实现这部分功能。
另外，你可能需要在`InsertCsv`类中添加一些错误处理机制，比如检查CSV文件是否存在，并在文件不存在时创建文件。
希望这些信息能对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 14:47
在你的代码中，你定义了一个`InsertCsv`类来处理将Excel表格转换为CSV文件并追加数据的操作。同时，你 ...
不用你解释啊，，但是这样的代码老是没办法在treeview上正确展示我的csv文件
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 14:49
不用你解释啊，，但是这样的代码老是没办法在treeview ...
抱歉，我理解错了你的问题。要在`ttk.treeview`上正确展示CSV文件的数据，你需要做以下几个步骤：
1. 读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象：
df = pd.read_csv('your_file.csv')
2. 创建一个`ttk.treeview`对象，并定义表头：
treeview = ttk.Treeview(root)
columns = df.columns.tolist()
treeview['columns'] = columns
for column in columns:
treeview.heading(column, text=column)
3. 遍历DataFrame中的每一行，将数据插入到`ttk.treeview`中：
for index, row in df.iterrows():
treeview.insert('', 'end', values=row.tolist())
这样，你就可以将CSV文件的数据正确地展示在`ttk.treeview`上了。记得将`ttk.treeview`放置在窗口中适当的位置，并使用`pack()`或`grid()`方法进行布局。
另外，请确保CSV文件的路径正确，并且文件中的数据格式与你的预期相符。如果仍然遇到问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我更好地帮助你解决问题。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 14:27
如果你的日期样式是这样的："日期"，可以使用以下代码将其转换为pandas的日期格式：import pandas as p ...
我把保存的格式改成了excel，，就能够成功读取，，是不是因为我保存成了csv文件，它里面的内容全部都是文本类型的了，所以没有办法转换
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 15:50
我把保存的格式改成了excel，，就能够成功读取，，是 ...
是的，保存为CSV文件时，默认会将所有数据都以文本格式保存。在读取CSV文件时，pandas会将日期列解析为字符串而不是日期格式。因此，如果你想正确地将日期列解析为日期格式，可以将文件保存为Excel格式，然后使用pandas的read_excel函数进行读取。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 从Excel文件读取数据
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")
# 检查日期列的数据类型
print(df["日期"].dtype)
读取后，你将看到日期列的数据类型应该是datetime64，表示成功将日期解析为日期格式。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 15:50
是的，保存为CSV文件时，默认会将所有数据都以文本格式保存。在读取CSV文件时，pandas会将日期列解析为 ...
那你之前和我说的可不是这样的
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 15:51
那你之前和我说的可不是这样的
抱歉，我之前的回答可能有误导性。是的，当你将数据保存为CSV格式时，默认情况下所有数据都会被解析为文本类型。如果你希望日期列以日期格式进行解析，你可以使用pandas的read_csv函数，并通过参数指定将哪些列解析为日期列。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 从CSV文件读取数据，并指定日期列名和解析格式
df = pd.read_csv("your_file.csv", parse_dates=["date_column"], date_parser=pd.to_datetime)
# 检查日期列的数据类型
print(df.dtypes)
在此示例中，我们使用了`parse_dates`参数来指定要解析为日期的列名，然后使用`date_parser`参数传递了pandas的`pd.to_datetime`函数来进行日期解析。这样，读取后的DataFrame中的日期列将以日期格式存储。
再次对之前给出的错误信息向您道歉，希望这次的回答能够帮到您。如果还有其他问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 15:51
抱歉，我之前的回答可能有误导性。是的，当你将数据保存为CSV格式时，默认情况下所有数据都会被解析为 ...
我的表的列名是【时间，车号，维修项目，现金】
我在to_csv的时候，要怎么设置参数，，，时间列要弄成日期格式，现金列要弄成浮点型
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 15:58
我的表的列名是【时间，车号，维修项目，现金】
我 ...
在使用`to_csv`函数将DataFrame保存为CSV文件时，你可以通过参数来设置列的数据类型。以下是一个示例代码：import pandas as pd# 创建示例DataFramedf = pd.DataFrame({'时间': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], '车号': ['A001', 'A002', 'A003'], '维修项目': ['更换刹车片', '更换机油', '更换轮胎'], '现金': })# 将时间列转换为日期格式df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])# 将现金列转换为浮点型df['现金'] = df['现金'].astype(float)# 将DataFrame保存为CSV文件df.to_csv('your_file.csv', index=False)在这个示例中，我们首先使用`pd.to_datetime`函数将时间列转换为日期格式。然后，使用`astype`方法将现金列转换为float类型。最后，我们使用`to_csv`函数将DataFrame保存为CSV文件，并通过`index=False`参数来去除行索引。这样，保存的CSV文件中的时间列将以日期格式存储，现金列将以浮点型存储。希望这可以解决你的问题，如果还有其他疑问，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 15:58
在使用`to_csv`函数将DataFrame保存为CSV文件时，你可以通过参数来设置列的数据类型。以下是一个示例代 ...
那在read_csv的时候又该怎么弄
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 15:59
那在read_csv的时候又该怎么弄
在使用`read_csv`函数读取CSV文件时，你可以通过参数来指定列的数据类型。以下是一个示例代码：import pandas as pd# 从CSV文件读取数据df = pd.read_csv('your_file.csv', parse_dates=['时间'], dtype={'现金': float})在这个示例中，我们使用`parse_dates`参数将时间列解析为日期格式。同时，使用`dtype`参数将现金列指定为float类型。通过这样的设置，在读取CSV文件时，时间列将被解析为日期类型，现金列将被解析为浮点型。希望这对你有所帮助。如果还有其他问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 16:01
在使用`read_csv`函数读取CSV文件时，你可以通过参数来指定列的数据类型。以下是一个示例代码：import...
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc1 in position 16: invalid start byte
但是就会这样子
laiyuanjie 发表于 2024-03-31 16:03
UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byt ...
这个错误通常是由于文件包含非UTF-8编码的字符而引起的。解决这个问题的方法是指定正确的字符编码来读取CSV文件。
你可以尝试使用`encoding`参数，将其设置为与文件实际编码相匹配的值。常见的编码包括`utf-8`、`gbk`等。例如：
df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding='utf-8')
如果你不知道文件的实际编码类型，可以尝试使用`chardet`库来自动检测文件的编码。首先使用`pip install chardet`命令安装`chardet`库，然后按照以下示例代码使用它：
import chardet
# 读取文件二进制数据
with open('your_file.csv', 'rb') as f:
result = chardet.detect(f.read())
# 获取检测到的编码
encoding = result['encoding']
# 使用检测到的编码读取文件
df = pd.read_csv('your_file.csv', encoding=encoding)
这样就可以自动检测文件的编码并读取文件了。希望这能帮助到你解决问题！如有其他疑问，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。
FishC 发表于 2024-3-31 16:03
这个错误通常是由于文件包含非UTF-8编码的字符而引起的。解决这个问题的方法是指定正确的字符编码来读 ...
utf-8
检查了啊，，是这个啊