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：

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。

相关问题

(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：

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。

用Pandas读取文件“股票日交易数据.xls”，先求出开盘与收盘之差，按差排降序，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：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('股票日交易数据.xls')

# 计算开盘与收盘之差
data['开盘收盘差'] = data['收盘价'] - data['开盘价']

# 按照开盘与收盘之差排序，并输出前100行数据
data_diff = data.sort_values(by='开盘收盘差', ascending=False).head(100)

# 按照换手率升序排序，并输出前100行数据
data_turnover = data.sort_values(by='换手率', ascending=True).head(100)

# 输出结果
print('开盘与收盘之差排名前100：')
print(data_diff)
print('换手率排名前100：')
print(data_turnover)

说明：

- 首先，用 Pandas 的 `read_excel()` 方法读取数据；
- 然后，计算开盘与收盘之差，添加一列 `开盘收盘差`；
- 接着，分别按照 `开盘收盘差` 和 `换手率` 进行排序，并输出前100行数据。