我有一本 Excel 工作簿，其中有 29 个不同的工作表。我使用以下代码将每个工作表保存为单独的 Excel 文件：
from xlrd import open_workbook
from xlwt import Workbook
rb = open_workbook('c:\\original file.xls',formatting_info=True)
for a in range(5): #for example there're only 5 tabs/sheets
rs = rb.sheet_by_index(a)
new_book = Workbook()
new_sheet = new_book.add_sheet('Sheet 1')
for row in range(rs.nrows):
for col in range(rs.ncols):
new_sheet.write(row, col, rs.cell(row, col).value)
new_book.save("c:\\" + str(a) + ".xls")
我从以下位置获得此代码：stackoverflow.com/questions/28873252/python-splitting-an-excel-workbook。它运行良好，但有没有办法可以按工作表名称保存工作簿。所以工作表名称应该是文件的名称。我尝试更换
new_book.save("c:\\" + str(a) + ".xls")
和
new_book.save(sheet.names + str(a) + ".xls")
但这没有用
我使用scipy.signal.detrend中的以下代码对 python 中的数据进行去趋势处理
detrended =signal.detrend(feature, axis=-1, type='constant', bp=0, overwrite_data=True)
np.savetxt('constant detrend.csv', detrended, delimiter=',', fmt='%s')
最后一行将数据保存到 csv 文件中，然后我重新加载该数据以运行一些模型。我发现我的随机森林模型在去趋势数据集上表现得非常好。
接下来将使用这个模型进行预测。然而，我有点不确定如何从去趋势数据集转移到我可以理解的更有意义的数据集。根据我的理解，去趋势消除了均值并对数据进行了标准化。但是，如果我进行预测，我需要能够看到预测的实际数字，而不是去趋势的数字。
有没有一种方法可以读取平均值并重新标准化以获得我可以解释的“有意义的数据集”。例如，我的数据集有一个降雨量变量。所以每个月我都可以看到下雨的次数。但是当我去趋势时，降雨量值不再是实际降雨量。当我做出预测时，我希望能够说本月降雨量为 200 毫米，但我的预测并没有告诉我这一点，因为数据已去趋势化。
任何帮助将不胜感激。
是否可以在破折号中的图形底部有一个文本字段，以显示它们所在点的文本（将悬停数据显示为纯文本）。因此，当用户将鼠标悬停在某个点上时，文本框将能够进行更改。我已经定义了一个 dcc.Graph 组件和应用程序布局，但我不确定如何为 hoverdata 定义回调函数。
我使用下面的代码来定义 dcc.Graph 和 app.layout
fig = go.Figure(data=plot_data, layout=plot_layout)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(figure=fig),
html.Div([
dcc.Markdown(id='mpg-metrics')
],style={'width':'20%','display':'inline-block'})
])
任何有关回调的帮助都会很棒。提前致谢