你太棒了,能优化一下上面的代码吗,代码可以选择其中换手率和成交金额前100的股票数据
时间: 2024-05-05 18:21:04 浏览: 9
当然可以,以下是优化后的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取原始数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 按照成交金额排序,取前100个股票
df_top100_amount = df.sort_values('amount', ascending=False).head(100)
# 按照换手率排序,取前100个股票
df_top100_turnover = df.sort_values('turnover', ascending=False).head(100)
# 合并两个数据集
df_top100 = pd.concat([df_top100_amount, df_top100_turnover]).drop_duplicates()
# 打印结果
print(df_top100)
```
这段代码首先读取原始数据,然后分别按照成交金额和换手率排序,取前100个股票。接着将两个数据集合并,并去除重复股票。最后打印出结果。
相关问题
用Pandas读取文件“股票日交易数据.xls”,先按涨幅排降序,输出前100行数据,再按换手率派升序,输出前100行。
以下是代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('股票日交易数据.xls')
# 按涨幅排降序,输出前100行数据
df1 = df.sort_values(by='涨幅', ascending=False).head(100)
print("按涨幅排降序,前100行数据:")
print(df1)
# 按换手率排升序,输出前100行数据
df2 = df.sort_values(by='换手率').head(100)
print("\n按换手率排升序,前100行数据:")
print(df2)
```
其中,`read_excel()` 方法用于读取 Excel 文件,`sort_values()` 方法用于按指定列排序,`head()` 方法用于获取前 n 行数据。最后分别输出按涨幅降序和按换手率升序的前100行数据。
(2)用Pandas读取文件“股票日交易数据.xls”,先按涨幅排降序,输出前100行数据,再按换手率派升序,输出前100行。
以下是实现代码:
```python
import pandas as pd
# 读取文件
df = pd.read_excel('股票日交易数据.xls')
# 按涨幅排序并输出前100行
df_sorted_by_pct_chg = df.sort_values('涨跌幅', ascending=False)
print(df_sorted_by_pct_chg.head(100))
# 按换手率排序并输出前100行
df_sorted_by_turnover_rate = df.sort_values('换手率', ascending=True)
print(df_sorted_by_turnover_rate.head(100))
```
其中,`pd.read_excel` 用于读取 Excel 文件,返回一个 DataFrame 对象。`df.sort_values` 用于根据指定列进行排序,`ascending=False` 表示降序排列,`head(100)` 表示输出前100行。