import numpy as np import pandas as pd import os os.chdir('D:\Download') F_ = pd.read_excel('FS_Comscfd.xlsx') F = F_.iloc[2:] F = F.fillna(0) F['Tax'] = F['C001021000'] - F['C001012000'] F['LTax'] = F['Tax'].shift(1) F['chtx'] = (F['Tax'] - F['LTax'])/ F['LTax'] F = F[~F.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)] # F = F.dropna() F = F[['Stkcd', 'Accper', 'chtx']].reset_index(drop = True) F.to_csv("chtx_treated.csv",encoding='utf_8_sig',index = False) F

这段代码看起来是在读取一个名为 "FS_Comscfd.xlsx" 的 Excel 文件，并进行一系列的数据处理操作，最后将处理后的结果保存为 "chtx_treated.csv" 文件。

首先，代码导入了一些必要的库，如 numpy、pandas 和 os。然后，使用 `os.chdir()` 将当前工作目录更改为 "D:\Download"。

接下来，使用 `pd.read_excel()` 读取名为 "FS_Comscfd.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储在变量 F_ 中。

然后，进行一些数据处理操作。首先从第三行开始选择数据，并使用 `fillna(0)` 将缺失值填充为0。接着，计算 'Tax' 列的值，该列是 'C001021000' 列减去 'C001012000' 列的结果。然后创建 'LTax' 列，该列是 'Tax' 列向上移动一行。接着计算 'chtx' 列，该列是 'Tax' 列减去 'LTax' 列除以 'LTax' 列的结果。最后，使用 `~F.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)` 过滤掉包含 NaN、正无穷或负无穷的行。

最后，将筛选后的结果保留 'Stkcd'、'Accper' 和 'chtx' 列，并将结果保存为名为 "chtx_treated.csv" 的 CSV 文件。

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相关问题

在python输入import os import pandas as pd import numpy as np os.chdir("d://lhfx") TMDB = pd.read_csv('tmdbxls.csv') 运行后为什么没数据

可能是因为你的代码中使用了本地路径 "d://lhfx"，但是该路径下没有名为 "tmdbxls.csv" 的文件，或者该文件格式不是 CSV 格式。请检查一下该路径下是否有该文件，以及该文件的格式是否正确。如果路径和文件名都是正确的，你可以尝试使用 `print(TMDB)` 查看一下读取的数据是否正确。同时，也可以尝试使用绝对路径来读取文件，以避免路径错误导致的问题。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中，NumPy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，提供了各种绘图工具和图表类型，可以用于生成各种静态和动态的图表。

以下是一个简单的例子，展示如何使用这三个库绘制一个柱状图：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]

# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)

# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)

# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')

# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')

# 显示图表
plt.show()