1、用Pandas读取“股票日交易数据20120425.xls”,先按涨幅(change1)排降序,输出前100行数据;再按换手率(TurnoverRate)排升序,输出前100行。

时间: 2024-03-21 19:40:29 浏览: 14
好的,这里给出代码实现: ```python import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_excel("股票日交易数据20120425.xls") # 按涨幅(change1)排降序,输出前100行数据 sort_by_change1 = data.sort_values(by="change1", ascending=False) top_100_by_change1 = sort_by_change1.head(100) print("按涨幅排序前100行数据:") print(top_100_by_change1) # 按换手率(TurnoverRate)排升序,输出前100行数据 sort_by_turnover = data.sort_values(by="TurnoverRate", ascending=True) top_100_by_turnover = sort_by_turnover.head(100) print("\n按换手率排序前100行数据:") print(top_100_by_turnover) ``` 注意,该代码需要确保`xlrd`库已安装,否则需要先安装该库。
相关问题

在jupyter中用pandas读取“股票日交易数据20120425.xls”,先按changel排降序,输出前100行数据,再按turnoverrate排升序,输出前100行。

好的,我会为您解答。首先,您需要安装pandas库,可以通过以下命令进行安装: ``` !pip install pandas ``` 然后,您可以使用以下代码读取Excel文件,并按照changel排序: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('股票日交易数据20120425.xls') # 按照changel排序 df = df.sort_values(by='changel', ascending=False) # 输出前100行数据 print(df.head(100)) ``` 接下来,您可以按照turnoverrate排序并输出前100行数据: ```python # 按照turnoverrate排序 df = df.sort_values(by='turnoverrate', ascending=True) # 输出前100行数据 print(df.head(100)) ``` 注意,如果Excel文件的工作表不是默认的“Sheet1”,您需要使用以下代码指定工作表名称: ```python df = pd.read_excel('股票日交易数据20120425.xls', sheet_name='工作表名称') ```

用Pandas读取文件“股票日交易数据.xls”,先按涨幅排降序,输出前100行数据,再按换手率派升序,输出前100行。

### 回答1: 以下是代码实现: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('股票日交易数据.xls') # 按涨幅排降序,输出前100行数据 df1 = df.sort_values(by='涨跌幅', ascending=False).head(100) print('按涨幅排降序,输出前100行数据:') print(df1) # 按换手率派升序,输出前100行数据 df2 = df.sort_values(by='换手率').head(100) print('按换手率派升序,输出前100行数据:') print(df2) ``` 注意,需要先安装 pandas 库。此外,需要根据实际数据文件的位置和名称修改文件路径。 ### 回答2: 使用pandas读取文件“股票日交易数据.xls”可以按照以下步骤操作: 1. 导入pandas库 ```python import pandas as pd ``` 2. 使用pandas的`read_excel()`函数读取文件"股票日交易数据.xls",并创建一个数据框 ```python data = pd.read_excel("股票日交易数据.xls") ``` 3. 对数据框按照涨幅进行降序排列 ```python data_sorted_by_increase = data.sort_values(by="涨幅", ascending=False) ``` 4. 输出按涨幅降序排列后的前100行数据 ```python top_100_increase = data_sorted_by_increase.head(100) print(top_100_increase) ``` 5. 对数据框按照换手率进行升序排列 ```python data_sorted_by_turnover = data.sort_values(by="换手率", ascending=True) ``` 6. 输出按换手率升序排列后的前100行数据 ```python top_100_turnover = data_sorted_by_turnover.head(100) print(top_100_turnover) ``` 完成以上步骤后,即可得到按涨幅降序排列的前100行数据和按换手率升序排列的前100行数据。 ### 回答3: import pandas as pd # 使用Pandas读取文件 data = pd.read_excel("股票日交易数据.xls") # 按涨幅降序排列 data_sorted_by_growth = data.sort_values(by='涨幅', ascending=False) # 输出前100行数据 top_100_sorted_by_growth = data_sorted_by_growth.head(100) # 按换手率升序排列 data_sorted_by_turnover = data.sort_values(by='换手率', ascending=True) # 输出前100行数据 top_100_sorted_by_turnover = data_sorted_by_turnover.head(100) # 输出结果 print("按涨幅排降序的前100行数据:") print(top_100_sorted_by_growth) print("按换手率排升序的前100行数据:") print(top_100_sorted_by_turnover)

相关推荐

最新推荐

recommend-type

pandas连接数据库,从数据库读取数据,将数据保存到数据库

pandas连接数据库 import pymysql from sqlalchemy import create_engine sql = 'select * from data' conn = create_engine('mysql+pymysql://root:159951@127.0.0.1:3306/test') pdata = pd.read_sql(sql,conn) ...
recommend-type

解决pandas展示数据输出时列名不能对齐的问题

今天小编就为大家分享一篇解决pandas展示数据输出时列名不能对齐的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

使用Python Pandas处理亿级数据的方法

主要介绍了使用Python Pandas处理亿级数据的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

pandas分批读取大数据集教程

主要介绍了pandas分批读取大数据集教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

Pandas 按索引合并数据集的方法

今天小编就为大家分享一篇Pandas 按索引合并数据集的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用 Python 画一个可以动的爱心

好的,我可以帮助您使用Python来绘制一个动态的爱心。您可以使用turtle库来实现。以下是实现代码: ```python import turtle import math # 设置画布和画笔 canvas = turtle.Screen() canvas.bgcolor("black") pencil = turtle.Turtle() pencil.speed(0) pencil.color("red", "pink") pencil.pensize(3) # 定义爱心函数 def draw_love(heart_size, x_offset=0, y_offset=0):
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。