df['年份'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d') grouped = df.groupby(['股票代码', pd.Grouper(key='日期', freq='Y')])['短期负债', '长期负债合计', '资产负债率'].mean() grouped.fillna(grouped.mean(), inplace=True) # 处理缺失值，使用均值填充 result = grouped.groupby( ['股票代码', pd.Grouper(key='日期', freq='Y')]).first().reset_index() # 如果一个企业有多个实际控制人或行业代码，选取第一个数值 result.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8') df2 = pd.read_excel('a2.xlsx') def get_lsr(row): code = str(row['股票代码']) a = str(row['实际控制人性质']).split('.')[0] if a in ['1100', '2000', '2100', '2120']: return row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债合计'] else: return row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债合计'] df2['LSR'] = df2.apply(get_lsr, axis=1) df2.to_excel('a2.xlsx', encoding='utf-8') writer = pd.ExcelWriter('a2.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save()

这段代码涉及了对财务数据的处理和分析。首先将日期转换为年份，并按股票代码和年份进行分组。对于每个组，计算短期负债、长期负债合计和资产负债率的平均值，并使用均值填充缺失值。然后，对每个股票代码和年份的第一个组进行选择，并输出到Excel文件中。接下来，读取Excel文件，并根据实际控制人性质计算LSR值。最后，将处理后的数据重新保存到Excel文件中，并在同一文件中创建名为'Sheet1'的工作表并将原始数据写入该工作表中。

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import openpyxl # 读取Excel文件 file = openpyxl.load_workbook('./智能合单POC数据（脱敏）_原始.xlsx') sheet = file.active # 将Excel数据转为DataFrame格式 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, values_only=True): data.append(row) df = pd.DataFrame(data, columns=[col.value for col in sheet[1]]) df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce' # 按日期分组，统计订单个数和车次 grouped = df.groupby('要求送货时间') result = pd.DataFrame({'订单个数': grouped.size(), '车次个数': grouped['车次'].nunique()}) print(result)报错为PS E:\数据建模> & C:/Users/asus/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe e:/数据建模/question4.py File "e:/数据建模/question4.py", line 369 grouped = df.groupby('要求送货时间') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是由于在 `pd.to_datetime` 函数调用的行末缺少了一个右括号。请在该行的末尾加上一个右括号，如下所示：

df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')

修改后，再运行代码看看是否还有其他错误。

f['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d') grouped = df.groupby(['股票代码', pd.Grouper(key='日期', freq='Y')]).mean().reset_index() columns = ['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'] result = grouped[columns] result.fillna(result.mean(), inplace=True) # 处理缺失值，使用均值填充 result = result.groupby(['股票代码', '年份']).first().reset_index() # 如果一个企业有多个实际控制人或行业代码，选取第一个数值 result.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8')

这段代码使用了Python中的pandas库对一个数据框进行了操作，并将结果输出到一个Excel文件中。首先通过`pd.to_datetime`将“日期”这一列转换为日期格式，然后使用`groupby`和`pd.Grouper`对“股票代码”和“日期”进行分组，并计算每组的均值。接着选择一些列作为输出列，并使用`fillna`将缺失值使用均值填充。最后再次使用`groupby`对“股票代码”和“年份”进行分组，并选取每组中的第一行，最后将结果存储到Excel文件中。