用python读取a2.xlsx文件，调用LSR函数，计算各个企业的LSR值，追加LSR储存进a2.xlsx文件。To axis

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('a2.xlsx')

# 定义国有企业实际控制人性质代码
state_owned = [1100, 2000, 2100, 2120]

def get_lsr(bmr_index):
    """
    根据BMR指数求取LSR（国有企业和非国有企业）
    """
    # 根据国有和非国有企业分类，计算LSR并返回结果
    if df['实际控制人性质'][0] in state_owned:
        lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债'], axis=1)
    else:
        lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债'], axis=1)
    
    # 计算LSR的均值
    lsr_mean = lsr.mean()
    
    # 计算LSR与BMR指数之间的比值
    lsr_bmr_ratio = lsr_mean / bmr_index
    
    return lsr_bmr_ratio

# 计算每个企业的LSR值
lsr_list = []
for i in range(len(df)):
    row = df.iloc[i]
    bmr_index = row['BMR指数']
    lsr_bmr_ratio = get_lsr(bmr_index)
    lsr_list.append(lsr_bmr_ratio)

# 将LSR值添加到DataFrame中
df['LSR'] = lsr_list

# 将DataFrame保存到Excel文件中
df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

以上代码会计算每个企业的LSR值，并将其添加到DataFrame中，最后将结果保存到Excel文件中。需要注意的是，如果Excel文件中已经有名为“LSR”的列，以上代码会将原有的“LSR”列覆盖掉；如果没有，则会添加一个新的“LSR”列。