Python 如何检查数组大小？

我正试图打印所有与熊猫有关的工作

import pandas as pd

file_name = 'cases/case1_1md_2mec_4jobs.xlsx'
xl = pd.ExcelFile(file_name)

df_jobs = xl.parse('Jobs')
df_mecs = xl.parse('MECs')
df_links = xl.parse('Links')
df_mds =   xl.parse('MD')


df_sol_time = pd.DataFrame(columns={'Jobs','Time'})
for job in df_jobs:
    job_size = df_jobs['JOB SIZE'][df_jobs['ID'] == job].item()
    MD_ID = df_jobs['MD ID'][df_jobs['ID'] == job].item()
    md_proc_speed = df_mds['PROCESSOR'][df_mds['MD ID'] == MD_ID].item()
    comp_time = float(job_size * 1024 * 1024 * 8) / (0.00227 * md_proc_speed)

我收到这个信息：

只能将大小为1的数组转换为python标量

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我不知道我是否完全理解，但我相当肯定这将消除您的标量错误，并将提供您试图从字典中获得的信息

对于索引，作业位于df_jobs.iterrows（）中：
作业大小=作业[“作业大小”]
MD_ID=job['MD ID']
md_proc_speed=作业['PROCESSOR']
复合时间=浮动（作业大小*1024*1024*8）/（0.00227*md\U程序速度）

我不确定你到底想要打印什么，但也许这会有所帮助

对于索引，作业位于df_jobs.iterrows（）中：
作业大小=作业[“作业大小”]
MD_ID=job['MD ID']
md_proc_speed=作业['PROCESSOR']
复合时间=浮动（作业大小*1024*1024*8）/（0.00227*md\U程序速度）
打印（MD\U ID、comp\U时间）

总的来说

总补偿时间=0
对于索引，df_jobs.iterrows（）中的作业：
作业大小=作业[“作业大小”]
MD_ID=job['MD ID']
md_proc_speed=作业['PROCESSOR']
复合时间=浮动（作业大小*1024*1024*8）/（0.00227*md\U程序速度）
打印（MD\U ID、comp\U时间）
总补偿时间+=补偿时间
打印（总合成时间）

错误是否在线发生？我猜df_作业不是你所期望的。我猜有一个

项
调用提出了这个问题。但是哪个呢？打电话之前的索引结果是什么？我有四份工作。J1:2MB，J2:1，J3:4，J4:5。我试图用上面代码中的方程式找出所有作业的时间。我试过打印（MD_ID，comp_time），但它没有解决问题。你在找所有工作的总数吗？是的，我想是所有工作的个人时间；我看到了问题，我们使用的熊猫对象不正确。我将更正上述代码。如果这不能解决问题；您可能需要为我提供一些示例数据，以便进一步评估代码。现在我遇到了以下错误：job_size=job['job size']。item（）AttributeError:'long'对象没有属性'item'