def earning_rate_compute(stock_data, stock_name): size = len(stock_data) earning_rate = (stock_data[size - 1] - stock_data[0])/ stock_data[0] * 100 print('%10s在2017年度的收益率为；%3.2f%%'%(stock_name,earning_rate)) #股票收益率计算 for i in range(0,2): earning_rate_compute(list_stock[fb]['Close'],list_stock_name[gg]) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_25044\432919948.py", line 7, in <module> earning_rate_compute(list_stock[fb]['Close'],list_stock_name[gg]) NameError: name 'list_stock' is not defined如何解决用代码

你需要先定义 `list_stock` 和 `list_stock_name` 两个变量，并将股票数据和股票名称存储在这两个变量中。例如：

list_stock = [fb_data, amzn_data, ...]  # 其中 fb_data, amzn_data 为股票数据，可以根据数据源获取
list_stock_name = ['fb', 'amzn', ...]  # 其中 'fb', 'amzn' 为股票名称，需要与数据对应

然后在循环中，调用 `earning_rate_compute` 函数时，传递的参数应该是 `list_stock[i]['Close']` 和 `list_stock_name[i]`，而不是 `list_stock[fb]['Close']` 和 `list_stock_name[gg]`。因此，你需要将代码改为：

for i in range(0,2):
    earning_rate_compute(list_stock[i]['Close'], list_stock_name[i])

这样就可以避免 `NameError: name 'list_stock' is not defined` 这个错误了。

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def earning_rate_compute(stock_data, stock_name): size = len(stock_data) earning_rate = (stock_data[size - 1] - stock_data[0])/ stock_data[0] * 100 print('%10s在2017年度的收益率为；%3.2f%%'%(stock_name,earning_rate)) #股票收益率计算 for i in range(0,6): earning_rate_compute(list_stock[i]['Close'],list_stock_name[i])翻译一下

这段代码定义了一个名为earning_rate_compute的函数，接受两个参数：股票数据stock_data和股票名称stock_name。函数计算股票在2017年的收益率，并打印输出股票名称和收益率。代码中使用了一个for循环，对6个股票分别调用earning_rate_compute函数，传入对应的股票数据和名称。

4 0.0065351 5 0.0149833 6 0.0106633 7 0.0219868 8 0.0374301 9 0.0370351 10 0.0420972 11 0.0449133 12 这样的数据做earning_rate = '%.2f%%' % (earning_rate * 100)为什么报错cannot convert the series to <class 'float'>

这个错误是因为你在尝试将一个 Series 对象转换为 float 类型。在这里，错误可能是由于你没有选择正确的数据列。

你需要先将数据列选择出来，然后再使用 `.apply()` 函数将每个值乘以 100。例如，如果你想要将第二列数据转换为百分比：

# 选择第二列数据
data = df.iloc[:, 1]

# 将每个值乘以 100
data = data.apply(lambda x: x * 100)

# 将数据格式化为百分比字符串
data = data.apply(lambda x: '%.2f%%' % x)

这样就可以将数据列转换为百分比字符串了。你可以根据需要修改代码来选择正确的数据列。