创建一个Python脚本，命名为test2.py，完成以下功能。 （1）读取以下Excel表格的数据并用一个数据框变量df保存，数据内容如下所示

我可以回答这个问题。以下是Python脚本test2.py的代码，可以读取Excel表格数据并用数据框变量df保存：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 打印数据框
print(df)

请注意，这里的data.xlsx是Excel表格的文件名，需要与脚本文件在同一目录下。如果Excel表格不在同一目录下，需要指定Excel表格的完整路径。

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创建一个Python脚本，命名为test2.py,实现一下功能。 （1）读取名为“股票交易信息.xlsx”的Excel表格的数据用一个数据框变量df保存

要在Python中创建一个名为`test2.py`的脚本，并使用pandas库读取Excel文件，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了pandas和openpyxl库，如果没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pandas openpyxl

然后，在`test2.py`文件中，添加以下代码：

# 导入所需模块
import pandas as pd

# 定义读取Excel文件并保存到数据框的功能
def read_excel_file(file_name):
    try:
        # 使用pandas读取Excel文件
        df = pd.read_excel(file_name)
        
        # 检查数据是否成功读取
        if df.empty:
            print("无法读取文件或数据为空，请检查文件是否存在和格式是否正确.")
        else:
            print("文件数据加载成功，数据框内容如下：")
            print(df.head())  # 显示数据框前几行
            return df  # 返回数据框

    except FileNotFoundError:
        print(f"文件'{file_name}'未找到.")
    except Exception as e:
        print(f"读取文件出错: {str(e)}")

# 调用函数处理 Excel 文件
excel_file = "股票交易信息.xlsx"
data_frame = read_excel_file(excel_file)

if data_frame is not None:
    # 可以在这里对数据进行后续操作...
    pass
else:
    print("处理数据失败.")

# 关闭可能存在的连接
# 如果你在读取过程中打开了数据库连接等，这里应该关闭它
# 这里没有实际的数据库连接，所以略过这一步

#

创建一个Python脚本，命名为test2.py，完成以下功能:读取以下Excel表格数据并用一个数据框变量df来保存，数据内容如下表所示:对df第3、4列进行切片，切片后为一个新的数据框记为df1，并对df1利用自身的方法转换为Numpy数组Nt。 基于df第2列，构造一个逻辑数组TF，即满足交易日期小于等于2017-01-16且大于等于2017-01-05为真，否则为假。 以TF为索引，取Nt中的第2列交易量数据并求和，记为S。

好的，以下是Python脚本的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对df第3、4列进行切片并转换为Numpy数组
df1 = df.iloc[:, 2:4]
Nt = df1.to_numpy()

# 构造逻辑数组TF
TF = (df.iloc[:, 1] >= '2017-01-05') & (df.iloc[:, 1] <= '2017-01-16')

# 取Nt中的第2列交易量数据并求和
S = np.sum(Nt[TF, 1])

其中，`data.xlsx`为Excel文件名，需与脚本文件在同一目录下，数据内容如下表所示：

| | 证券代码 | 交易日期 | 开盘价 | 收盘价 | 成交量 |
|----:|-----------:|-------------:|---------:|---------:|---------:|
| 0 | 000001.SZ | 2017-01-01 | 9.015 | 9.135 | 41369147 |
| 1 | 000001.SZ | 2017-01-02 | 9.125 | 9.145 | 31279458 |
| 2 | 000001.SZ | 2017-01-03 | 9.135 | 9.205 | 35853284 |
| 3 | 000001.SZ | 2017-01-04 | 9.195 | 9.285 | 49120563 |
| 4 | 000001.SZ | 2017-01-05 | 9.265 | 9.335 | 36292827 |
| 5 | 000001.SZ | 2017-01-06 | 9.345 | 9.345 | 33298541 |
| 6 | 000001.SZ | 2017-01-07 | 9.345 | 9.325 | 27661429 |
| 7 | 000001.SZ | 2017-01-08 | 9.305 | 9.305 | 23578492 |
| 8 | 000001.SZ | 2017-01-09 | 9.305 | 9.295 | 28381210 |
| 9 | 000001.SZ | 2017-01-10 | 9.285 | 9.285 | 23332994 |
| 10 | 000001.SZ | 2017-01-11 | 9.285 | 9.255 | 30532268 |
| 11 | 000001.SZ | 2017-01-12 | 9.245 | 9.265 | 30256835 |
| 12 | 000001.SZ | 2017-01-13 | 9.255 | 9.285 | 25590016 |
| 13 | 000001.SZ | 2017-01-14 | 9.285 | 9.285 | 23437613 |
| 14 | 000001.SZ | 2017-01-15 | 9.285 | 9.255 | 21612629 |
| 15 | 000001.SZ | 2017-01-16 | 9.245 | 9.255 | 19026631 |
| 16 | 000001.SZ | 2017-01-17 | 9.245 | 9.275 | 26721488 |
| 17 | 000001.SZ | 2017-01-18 | 9.285 | 9.285 | 29078538 |
| 18 | 000001.SZ | 2017-01-19 | 9.285 | 9.275 | 28156592 |
| 19 | 000001.SZ | 2017-01-20 | 9.275 | 9.295 | 24211393 |