定义国有企业和非国有企业LSR的求取函数,已知: LSR(国有)=短期负债+0.5*长期负债 LSR(非国有)=短期负债+0.4*长期负债 提示:国有企业强制假定包含以下几种企业(实际控制人性质为:1100,2000,2100,2120);非国有企业强制假定为其他剩余所有类型。同一个企业有多个实际控制人取值时,以第一个数值为准。
时间: 2024-04-04 08:31:22 浏览: 24
下面是实现该任务的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('stockdata.xlsx')
# 将日期转换成年份
df['年份'] = pd.DatetimeIndex(df['日期']).year
# 将季度数据转换成年度数据
df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index()
# 对实际控制人和行业代码去重,只保留第一个值
df['实际控制人'] = df['实际控制人'].str.split(';').str[0]
df['行业代码'] = df['行业代码'].str.split(';').str[0]
def calculate_lsr(row):
if row['实际控制人'] in ['1100', '2000', '2100', '2120']:
return row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债']
else:
return row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债']
# 计算 LSR
df['LSR'] = df.apply(calculate_lsr, axis=1)
# 提取所需变量
df = df[['股票代码', '年份', '实际控制人', '行业代码', 'LSR']]
# 将结果写入 Excel 文件
df.to_excel('a3.xlsx', index=False)
print("处理结果已保存到 a3.xlsx 文件")
```
在这个例子中,我们首先使用 pandas 库读取了 Excel 文件,然后将日期转换成年份,并使用 groupby 函数将季度数据转换成年度数据。接着,我们对实际控制人和行业代码去重,并编写了一个计算 LSR 的函数。最后,我们根据实际控制人的类型计算了 LSR,并将处理结果写入了 a3.xlsx 文件中。