data = pd.read_csv(r'C:\Users\86136\Desktop\2023 国赛 C 题\代码\merged_dataset.csv')

根据提供的引用内容，你可以使用pandas库中的read_csv函数来读取CSV文件并将其存储在一个名为data的变量中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv(r'C:\Users\86136\Desktop\2023 国赛 C 题\代码\merged_dataset.csv')

这段代码将读取路径为`C:\Users\86136\Desktop\2023 国赛 C 题\代码\merged_dataset.csv`的CSV文件，并将其存储在名为data的变量中。请确保文件路径正确，并根据需要进行相应的修改。

相关问题

gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv",encoding='utf-8') # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu = expected_returns.mean_historical_return(gupiao3701) # 使用历史数据计算预期收益 S = risk_models.sample_cov(gupiao3701) # 使用历史数据计算协方差矩阵在计算时将第一列时间也算进去了，怎么解决

您可以使用 Pandas 库中的 `read_csv` 函数的 `index_col` 参数，将第一列作为索引而不是数据列，例如：

gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv", encoding='utf-8', index_col=0)

这样，第一列就会被作为索引，而不会被当做数据列计算预期收益和协方差矩阵了。

import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环遍历所有工作表，将数据合并到一个DataFrame中 for sheet_name in sheets: data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name) merged_data = merged_data.append(data) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表 merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)如何实现按第一列题号合并？

你可以按照以下步骤来实现按第一列题号合并的操作：

1. 在循环遍历工作表之前，先创建一个空的字典，用于存储每个题号对应的数据。
2. 在循环遍历每个工作表的数据时，使用`data.iterrows()`遍历每一行数据。
3. 对于每一行数据，检查第一列的题号是否已经存在于字典中。
- 如果存在，则将当前行的数据追加到对应题号的数据列表中。
- 如果不存在，则在字典中创建一个新的键值对，键为题号，值为一个包含当前行数据的列表。
4. 循环结束后，创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据。
5. 遍历字典中的键值对，将每个题号对应的数据列表转换为DataFrame，并将其追加到合并后的DataFrame中。
6. 最后，将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls')
sheets = excel_file.sheet_names

# 创建一个空字典来存储题号对应的数据
merged_data_dict = {}

# 循环遍历所有工作表，将数据按题号合并到字典中
for sheet_name in sheets:
    data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    for index, row in data.iterrows():
        question_number = row[0]  # 假设题号在第一列
        if question_number in merged_data_dict:
            merged_data_dict[question_number].append(row)
        else:
            merged_data_dict[question_number] = [row]

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历字典中的键值对，将题号对应的数据追加到合并后的DataFrame中
for question_number, data_list in merged_data_dict.items():
    merged_data = merged_data.append(data_list)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表
merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的实际数据结构和需求进行调整。