行业代码 2017 excel

时间: 2023-12-25 21:01:34 浏览: 54
行业代码2017 excel是指2017年的行业分类代码在Excel表格中的存储和管理。行业代码是用来对不同行业进行分类和编码的标准。在Excel中,可以将不同行业的代码和相关信息进行整理和管理,方便用户进行查阅和分析。 2017年的行业代码可能是根据国家标准或者国际标准进行分类的,包括了各种不同行业的代码和名称。用户可以将这些代码录入Excel表格中,进行分类、排序和筛选,以便在需要的时候快速找到相关行业的信息。 在Excel中,用户可以利用各种功能和工具对行业代码和相关信息进行处理,比如使用筛选功能筛选出特定行业的代码、使用排序功能按照代码进行排序、使用图表功能展示不同行业的数据分布等等。 总之,行业代码2017 excel就是指将2017年的行业分类代码整理和管理在Excel表格中,从而方便用户进行查阅和分析。这对于研究行业发展趋势、进行市场分析、编制统计报表等工作都非常有帮助。
相关问题

中信行业分类excel

中信行业分类excel是一种根据中信证券研究部门对企业所属行业进行分类的工具。该excel表格汇总了各类企业以及其在不同行业的归类情况,便于投资者和分析师对企业进行行业比较和研究。 中信行业分类excel通常包括以下内容:企业名称、所属行业、行业代码、行业细分、公司市值等。通过这些信息,用户可以快速了解某一企业所属的行业分类,以及该行业的规模和市场表现。 在投资研究中,中信行业分类excel有着重要的作用。首先,它可以帮助投资者快速核对某一企业所处行业的情况,并与其他同行业企业进行对比。其次,它可以辅助分析师对不同行业进行研究和评估,帮助决策者制定投资策略。此外,中信行业分类excel还可以作为投资报告和研究报告的参考,提供给投资者详细的行业信息和企业分类数据。 总之,中信行业分类excel是一种方便快捷的工具,可用于整理和查看企业的行业分类信息。通过这种分类,投资者和分析师可以更好地了解企业所处行业的现状和走势,从而做出更明智的投资决策。

js对象转 excel

以下是将JSON对象转换为Excel导出的示例代码: ```javascript var option = {}; option.fileName = '多行业导出'; option.datas = [ { sheetData: sd1, sheetName: '用电情况', sheetHeader: sh1 }, { sheetData: sd2, sheetName: '销售情况', sheetHeader: sh2 } ]; var toExcel = new ExportJsonExcel(option); toExcel.saveExcel(); ``` 这段代码使用了一个名为`ExportJsonExcel`的库,它可以将JSON数据转换为Excel文件并进行导出。在示例中,我们定义了一个`option`对象,其中包含了文件名、数据和表头等信息。然后,我们创建了一个`ExportJsonExcel`实例,并调用`saveExcel()`方法来保存Excel文件。 请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体的需求进行相应的配置和调整。

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import pandas as pd import numpy as np # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('stockdata.xlsx',parse_dates=['日期']) df['行业代码'] = pd.to_numeric(df['行业代码'], errors='coerce') # 将日期列转换为日期类型,然后提取年份 df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 #yearly_df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df[['行业代码','实质控制人性质']] = df['行业代码','实质控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df = df.groupby(['行业代码','实际控制人性质']).first().reset_index() #arr = np.array(['实际控制人性质']) #first_value = arr[0] # 填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 按要求选择需要的列股票代码、年份、实际控制人性质、行业代码、短期负债、长期负债合计、资产负债率 #yearly_df = yearly_df[['股票代码','年份','实际控制人性质','行业代码','短期负债','长期负债','资产负债率']] df = df[['股票代码','年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债合计','资产负债率']] # 若一个企业拥有多个实际控制人及行业代码时,以第一个数值为准 #df = df.groupby('行业代码','实际控制人性质').first().reset_index() # 将年份设置为最后一个季度的年份 #df['年份'] = df.groupby('股票代码')['年份'].transform('max') # 将结果写入 Excel 文件 df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

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