怎么用python读取EXCEL表格里的数据并且输出五年内的平均日回报率（R）和调整日回报率（R- 和 R+）

在Python中，读取Excel表格里的数据通常使用`pandas`库，它提供了非常方便的函数来处理数据。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`库，后者是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。以下是使用`pandas`读取Excel数据，并计算五年内的平均日回报率（R）、调整日回报率（R- 和 R+）的步骤：

1. 安装所需的库（如果尚未安装）：

pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`读取Excel文件：

import pandas as pd

# 替换成你的Excel文件路径
file_path = 'path_to_your_excel_file.xlsx'
# 指定Excel工作表名称或索引
sheet_name = 'Sheet1'

# 读取数据
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

3. 假设Excel表格中有一个列名为"Return"的列，包含了日回报率的数据。计算平均日回报率（R）：

# 计算平均日回报率
average_return = df['Return'].mean()
print("平均日回报率 R:", average_return)

4. 计算调整日回报率（R- 和 R+）。通常这需要更具体的算法描述，但如果我们假设R-为负回报率的平均值，R+为正回报率的平均值，可以这样计算：

# 计算正回报和负回报
positive_returns = df[df['Return'] > 0]['Return']
negative_returns = df[df['Return'] < 0]['Return']

# 计算调整日回报率
average_positive_return = positive_returns.mean() if not positive_returns.empty else 0
average_negative_return = negative_returns.mean() if not negative_returns.empty else 0

print("调整日回报率 R-:", average_negative_return)
print("调整日回报率 R+:", average_positive_return)

请注意，上述代码是基于一些假设编写的，实际应用时需要根据实际的Excel文件结构和回报率的计算方式进行相应的调整。你需要确保Excel文件的路径正确，并且数据列名与代码中使用的一致。