改进以下代码，使缺失值数据采用均值法填充，其它功能不变：# 第二题 import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx') # 将季度数据转换为年度数据 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df['年份']=df['日期'].dt.year df['长期负债']=df['长期负债合计'] # 处理缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index() df_grouped = df_grouped[['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']] df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean()) # 输出到新文件 df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a.xlsx', index=False)

# 第二题
import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx')

# 将季度数据转换为年度数据
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['年份'] = df['日期'].dt.year
df['长期负债'] = df['长期负债合计']

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 分组并计算均值
df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index()

# 处理缺失值
df_grouped.fillna(df_grouped.mean(), inplace=True)

# 输出到新文件
df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a.xlsx', index=False)

相关问题

改进以下代码，使缺失值数据采用均值法填充，其它功能不变：# 第二题 import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('C:\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx') # 将季度数据转换为年度数据 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df['年份']=df['日期'].dt.year df['长期负债']=df['长期负债合计'] # 处理缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index() df_grouped = df_grouped[['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']] df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean()) # 输出到新文件 df_grouped.to_excel('C:\Users/19242/Desktop/python/2/a.xlsx', index=False)

# 第二题
import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel(r'C:\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx')

# 将季度数据转换为年度数据
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['年份'] = df['日期'].dt.year
df['长期负债'] = df['长期负债合计']

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 分组并计算均值
df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index()

# 处理缺失值
df_grouped.fillna(df_grouped.mean(), inplace=True)

# 输出到新文件
df_grouped.to_excel(r'C:\Users/19242/Desktop/python/2/a.xlsx', index=False)

详细解释以下代码：# 第二题 import pandas as pd # 读取原始数据 df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx') # 将季度数据转换为年度数据 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) df['年份'] = df['日期'].dt.year df['长期负债'] = df['长期负债合计'] # 处理缺失值 df.fillna(df.mean(), inplace=True) df['实际控制人性质'].fillna(method='bfill', inplace=True) # 将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: str(x)) # 定义函数，处理实际控制人性质列 def process_control(x): control_list = x.split(',') return control_list[0] # 对实际控制人性质列应用函数 df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(process_control) df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index() df_grouped = df_grouped[['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']] df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean()) # 输出到新文件 df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx', index=False)

这段代码主要是对一个名为 "stockdata.xlsx" 的 Excel 文件中的数据进行处理，最终输出到一个名为 "a2.xlsx" 的新 Excel 文件中。

具体的处理步骤如下：

1. 导入 pandas 库，将 Excel 文件读入到一个 pandas 的 DataFrame 中。

2. 将日期列转换为 pandas 的日期类型，并新增一个年份列。

3. 将原始数据中的 "长期负债合计" 列重命名为 "长期负债" 列，以方便后续处理。

4. 处理缺失值：使用每列的均值填充数值型的缺失值，使用后一个非缺失值填充字符串型的缺失值。

5. 定义一个函数 process_control()，用于处理实际控制人性质列，将其转换为一个列表并取第一个元素。

6. 对实际控制人性质列应用 process_control() 函数，以得到一个新的实际控制人性质列。

7. 将 DataFrame 按照股票代码、年份、实际控制人性质和行业代码进行分组，计算短期负债、长期负债和资产负债率的均值，并重置索引。

8. 选取需要输出的列，并使用均值填充缺失值。

9. 将处理后的数据输出到一个新的 Excel 文件中。