用pandas导入数招FS Combas xsx的sheet1 保留Accepter中日期为“12-31”的数据 打印出目前该数据有多少个观测值（行）

以下是使用 pandas 读取 Excel 文件，并筛选日期为 '12-31' 的数据，并输出行数的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件到 pandas DataFrame
df = pd.read_excel('path/to/FS Combas.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选日期为 '12-31' 的数据
df = df[df['Accepter'] == '12-31']

# 打印出数据的行数
print("数据有 %d 个观测值" % len(df))

其中，'path/to/FS Combas.xlsx' 是你要读取的 Excel 文件的完整路径。你需要将上述代码中的路径和日期格式替换为你需要的实际值。

相关问题

用pandas导入数招FS Combas xsx的sheet1 对数据进行重命名：将'A001100000"改名为"CATU柠”A001212000”改名为"FATJ将”AO01219000改名为RDEp浮非添 动资产合计"改名为-NonCATu新生成的列表替换原列表 打印出列名（变量名）的列表

以下是使用 pandas 读取 excel 文件，并进行列重命名的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件到 pandas DataFrame
df = pd.read_excel('path/to/FS Combas.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 将列名重命名为指定名称
df = df.rename(columns={'A001100000': 'CATU柠', 'A001212000': 'FATJ将', 'AO01219000': 'RDEp浮非添动资产合计', '-NonCATu': 'NonCATu新'})

# 打印出列名（变量名）的列表
print(list(df.columns))

其中，'path/to/FS Combas.xlsx' 是你要读取的 Excel 文件的完整路径。你需要将上述代码中的路径和列名替换为你需要的实际值。

用pandas导入数据“FS_Combas.xlsx”的sheet1

好的，我可以帮你解决这个问题。你需要先安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码来导入数据：

import pandas as pd

# 读取excel文件中的sheet1
df = pd.read_excel('FS_Combas.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这里，我们使用`read_excel()`函数读取了`FS_Combas.xlsx`文件中的`Sheet1`表格，并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。你可以根据实际情况修改文件名和表格名。