使用python 代码，对一个1到10的list进行遍历，如果连续的五个数据加累之和为5就标记为OK，

在Python中，你可以通过嵌套循环和条件判断来实现这个功能。这里是一个简单的示例代码：

numbers = list(range(1, 11))  # 创建一个从1到10的列表

# 初始化一个新列表来存储结果
result = [None] * len(numbers)

i = 0  # 当前索引
sum_temp = 0  # 累计和

for i in range(len(numbers) - 4):  # 避免越界，只遍历到倒数第五个元素
    sum_temp += numbers[i]
    if i >= 4:  # 检查是否有连续五次的数据
        if sum_temp == 5:
            result[i] = 'OK'
            sum_temp = 0  # 清零累加和，准备计算下一个序列

print(result)

在这个代码中，我们首先创建了一个1到10的列表，然后遍历它，每次将当前元素添加到`sum_temp`中，如果已经累计了五个元素并且它们的总和等于5，我们就把当前位置设置为'OK'，并将累加和重置。

相关问题

用python代码实现对词频出现次数较高的词汇放入特征词典中，31个类的特征词都放到一个文档里。然后对训练集的31个类的文档用one-hot向量化，即将每个文档中的每个句子表示成与特征词典一样长度的向量，遍历特征词典，只要句子中包含当前的特征词，标记为1，否则标记为0。

可以使用中的`collections.Counter`来实现对词频出现次数较高的词汇的计数，然后将出现次数最高的词放入特征词典中。代码示例如下：

import os
import collections

all_word_counts = collections.Counter()
dict_file = 'feature_dict.txt'

# 统计所有文本的词频
classes = os.listdir('train_data')
for classname in classes:
    class_path = os.path.join('train_data', classname)
    files = os.listdir(class_path)
    for filename in files:
        filepath = os.path.join(class_path, filename)
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            text = f.read()
            words = text.split()
            all_word_counts.update(words)

# 获取出现次数最高的前N个词
N = 1000
most_common_words = [word for (word, count) in all_word_counts.most_common(N)]

# 将特征词典写入文件
with open(dict_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write('\n'.join(most_common_words))

然后，可以使用以下代码将训练集的文本转换为one-hot向量化的形式：

import numpy as np

# 读取特征词典
with open(dict_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
    feature_dict = f.read().split()

# 遍历所有文本，将每个词语转换为one-hot向量
num_classes = 31
class_vectors = []
for classname in range(num_classes):
    class_vectors.append([])
    class_path = os.path.join('train_data', str(classname))
    files = os.listdir(class_path)
    for filename in files:
        filepath = os.path.join(class_path, filename)
        with open(filepath, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
            text = f.read().lower()
            words = text.split()
            vector = np.zeros(len(feature_dict))
            for word in words:
                if word in feature_dict:
                    index = feature_dict.index(word)
                    vector[index] = 1
            class_vectors[classname].append(vector)

# 将列表转换为numpy数组
class_vectors = [np.array(vec_list) for vec_list in class_vectors]

1. day2020-11-9.csv中记录了2020年11月9号爬取的上市公司的财务报表（有些项目缺失）。 试根据该表格中的数据，完成以下操作。 1. 选出净利润大于1000万的上市公司名称； 2. 选出营业收入大于10亿的上市公司名称； 3. 净利润/营业总收入>1%的上市公司名称； 4. 选出净利润同比>0的上市公司名称； 5. 找出满足以上四个条件的上市公司名称，即为S； 6. 根据行情数据计算，每个企业披露财报后，五天内股价是否上涨，做成一个excel表格； 提示： 1. 每个上市公司都有一个唯一的6位数字标记，就是上市公司代码。上交所上市的股票以‘6’开头，例如，用友网络的股票代码是600588；深交所上市的股票以0开头，例如，平安银行的代码是000001。深交所上市的股票代码在存储为csv或者excel文件时，前面的0被忽略掉了。例如，平安银行的代码在财务数据中是1，这实际上是错误的。 2. 对于某些股票，如果步骤1-5中涉及到的指标是缺失值，可以忽略掉，不计入统计； 3. 要使用pandas模块；for循环（对所有文件进行遍历）,df.pct_change()可以对序列求系列的增长率； 4. 先将数据的单位’万亿’， ”亿“，“万”，等单位转化为数字；

好的，我会根据你提供的条件来完成这些操作。首先，我将加载并处理给定的财务报表数据。

import pandas as pd

# 读取财务报表数据
df = pd.read_csv('day2020-11-9.csv')

# 处理数据单位
df['净利润'] = df['净利润'].apply(lambda x: float(x.strip('万亿亿')))
df['营业收入'] = df['营业收入'].apply(lambda x: float(x.strip('万亿亿')))

# 选出净利润大于1000万的上市公司名称
df_profit = df[df['净利润'] > 1000]['上市公司名称']

# 选出营业收入大于10亿的上市公司名称
df_revenue = df[df['营业收入'] > 10]['上市公司名称']

# 计算净利润/营业总收入
df_profit_ratio = df[df['营业总收入'].notnull()]
df_profit_ratio = df_profit_ratio[df_profit_ratio['营业总收入'] != 0]
df_profit_ratio['净利润/营业总收入'] = df_profit_ratio['净利润'] / df_profit_ratio['营业总收入']
df_profit_ratio = df_profit_ratio[df_profit_ratio['净利润/营业总收入'] > 0.01]['上市公司名称']

# 选出净利润同比>0的上市公司名称
df_profit_growth = df[df['净利润同比'].notnull()]
df_profit_growth = df_profit_growth[df_profit_growth['净利润同比'] > 0]['上市公司名称']

# 找出满足以上四个条件的上市公司名称
S = pd.Series(list(set(df_profit) & set(df_revenue) & set(df_profit_ratio) & set(df_profit_growth)))

# 保存S到Excel表格
S.to_excel('S.xlsx', index=False)

接下来，我将根据行情数据计算每个企业披露财报后，五天内股价是否上涨，并将结果保存到另一个Excel表格中。请提供行情数据的格式和文件名，以便我可以继续处理。