Stkcd Accper F040201B 000001 2009-12-31 0.405969 000001 2010-12-31 0.544899 000001 2011-12-31 0.157808 000001 2012-12-31 0.392245 000001 2013-12-31 0.267555 000001 2014-12-31 0.275729 000001 2015-12-31 0.294996 000001 2016-12-31 0.248701 000001 2017-12-31 0.246629 000001 2018-12-31 NULL制作扇形图

这个数据表格可以用来制作一个股票代码为000001的股票在不同年份下的扇形图。下面是一个基本的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', delimiter='\t')

# 筛选出股票代码为000001的数据
df = data[data['Stkcd'] == '000001']

# 去掉缺失值
df = df.dropna()

# 绘制扇形图
plt.pie(df['F040201B'], labels=df['Accper'], autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.title('Pie Chart of Stock 000001')
plt.show()

上面的代码假设你的数据存储在名为"data.csv"的CSV文件中，并且你要绘制股票代码为000001的股票在不同年份下的扇形图。你可以根据需要更改这些设置。

相关问题

Stkcd Accper F040201B 000001 2009-12-31 0.405969 000001 2010-12-31 0.544899 000001 2011-12-31 0.157808 000001 2012-12-31 0.392245 000001 2013-12-31 0.267555 000001 2014-12-31 0.275729 000001 2015-12-31 0.294996 000001 2016-12-31 0.248701 000001 2017-12-31 0.246629 000001 2018-12-31 NULL绘制直方图

抱歉，作为一个语言模型AI，我无法绘制直方图。但我可以告诉你如何绘制直方图。你需要将数据分为若干组，然后统计每组数据的频数。将频数作为纵坐标，组数作为横坐标，绘制柱状图即可。你可以使用Python中的Matplotlib库来绘制直方图。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据
data = [0.405969, 0.544899, 0.157808, 0.392245, 0.267555, 0.275729, 0.294996, 0.248701, 0.246629, None]

# 分组
bins = np.arange(0, 1.1, 0.1)

# 统计频数
hist, _ = np.histogram(data, bins=bins)

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], hist, width=0.1)
plt.xlabel('数据')
plt.ylabel('频数')
plt.title('直方图')
plt.show()

运行以上代码，即可得到直方图。

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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