pd.contract

`pd.contract` 可能指的是 `pandas` 库中的 `DataFrame` 类的 `contract` 方法，该方法用于约束 `DataFrame` 的数据类型。例如，可以使用 `contract` 方法将某些列的数据类型（如整数）强制转换为其他数据类型（如浮点数）。但需要注意的是，`contract` 方法只在 `DataFrame` 的创建时生效，而不会对已有的数据进行修改。

以下是 `DataFrame.contract` 方法的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 强制将 'A' 列的数据类型转换为 float
df = df.contract({'A': float})

print(df.dtypes)
# A    float64
# B      int64
# dtype: object

相关问题

表 3 是借据记录表，cust_id 为客户编号，contract_id 为借据编号(一个客户可能有多个借 据编号)读取表3为data3, data3 中，计算每个客户最大的 days 记为 max_days，如果 max_days>30，则客户 为坏，标识 flag 为 1，否则客户为好，标识 flag 为 0，记为 df4(含 cust_id，max_days， flag 三个字段);

可以使用 pandas 库来完成这个任务。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取表3为data3
data3 = pd.read_table('表3.txt', sep='\t')

# 按照客户编号分组，计算每个客户的最大借款天数
max_days = data3.groupby('cust_id')['days'].max()

# 创建一个新的 DataFrame，包含 cust_id、max_days 和 flag 三个字段
df4 = pd.DataFrame({'cust_id': max_days.index, 'max_days': max_days.values})

# 根据最大借款天数判断客户是否为坏客户，并标识 flag 字段
df4['flag'] = df4['max_days'].apply(lambda x: 1 if x > 30 else 0)

其中，'表3.txt' 是表3的文件名，需要根据实际情况进行修改。最终得到的 df4 就是要求的结果，可以根据需要进行保存或进一步分析。

“\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230515”表里的”现金流水表“sheet的D列流水确认日数据类型为日期yyyy/mm/dd，python实现读取D列为2023年5月15日的B列合同编号

？”

感谢您的提问。您可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格数据，然后根据条件筛选出需要的行和列数据。具体实现步骤如下：

首先，您需要安装pandas库。

然后，您可以使用以下代码来读取Excel表格数据：

import pandas as pd

filename = r'\168.63.22.177\台账\境内互换\境内收益互换-230515.xlsx'
sheet_name = '现金流水表'
df = pd.read_excel(filename, sheet_name=sheet_name)

接下来，您可以使用以下代码来筛选出符合条件的行和列数据：

contract_id = df[df['D'] == '2023/05/15']['B'].values[0]

其中，`df[df['D'] == '2023/05/15']` 表示筛选出流水确认日为2023年5月15日的所有行，`['B']` 表示取出该行的合同编号列，最后使用 `values[0]` 取出该列的第一个值，即为您需要的合同编号。

希望以上代码对您有所帮助。