读取“stockdata.xlsx”文件,统计每个上市企业出现的频数,同时计算各个企业的频率(频数/总样本数),以“股票代码:词频”的方式呈现,并将统计结果写进文件(code.csv)储存
时间: 2024-03-20 18:44:10 浏览: 18
下面是实现该任务的代码:
```python
import pandas as pd
from collections import Counter
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('stockdata.xlsx')
# 统计频数
code_counts = Counter(df['股票代码'])
# 计算频率
total = len(df['股票代码'])
code_frequency = {k: v / total for k, v in code_counts.items()}
# 写入文件
with open('code.csv', 'w') as f:
for k, v in code_counts.items():
f.write(f"{k}: {v}\n")
print("统计结果已保存到 code.csv 文件")
```
在这个例子中,我们使用 pandas 库读取了 Excel 文件,并使用 Counter 类统计了每个股票代码出现的频数。然后,我们计算了每个股票代码的频率,并将结果写入了 code.csv 文件中。
相关问题
读取“stockdata.xlsx”文件,统计每个上市企业出现的频数,同时计算各个企业的频率
好的,我会根据您的要求进行操作。这里使用Python的pandas库来读取和处理Excel文件。首先,需要安装pandas库,您可以使用以下命令来安装:
```
pip install pandas
```
然后,您可以使用以下代码来读取Excel文件并统计每个上市企业出现的频数,并计算各个企业的频率:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('stockdata.xlsx')
# 统计每个上市企业出现的频数
freq = df['上市企业'].value_counts()
# 计算各个企业的频率
freq_rate = freq / len(df)
print("每个上市企业出现的频数:\n", freq)
print("\n各个企业的频率:\n", freq_rate)
```
代码中,`pd.read_excel('stockdata.xlsx')`用于读取Excel文件,`df['上市企业'].value_counts()`用于统计每个上市企业出现的频数,`freq / len(df)`用于计算各个企业的频率。
最后,程序会输出每个上市企业出现的频数和各个企业的频率。
读取“stockdata.xlsx”文件,统计每个上市企业出现的频数,同时计算各个企业的频率(频数/总样本数),以“股票代码:词频”的方式呈现,并将统计结果写进文件(code.csv)储存。
好的,我可以帮你完成这个任务。首先,需要安装 pandas 库来读取 Excel 文件和处理数据。你可以使用以下命令来安装 pandas:
```python
!pip install pandas
```
然后,你可以使用 pandas 中的 read_excel 函数来读取 Excel 文件,统计每个上市企业的频数和频率,最后将结果写入 code.csv 文件中。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('stockdata.xlsx')
# 统计每个上市企业的频数
counts = df['股票代码'].value_counts()
# 计算每个上市企业的频率
freqs = counts / len(df)
# 将结果写入 code.csv 文件
result = pd.DataFrame({'股票代码': counts.index, '词频': freqs})
result.to_csv('code.csv', index=False)
```
执行完上述代码后,你就可以在当前目录下找到 code.csv 文件,并查看统计结果了。