使用python 从数据（testIII_000858WLY）中读取五粮液公司的数据，同时提取收盘价高于305的所有行。

假设数据文件名为 testIII_000858WLY.csv，可以使用 pandas 库来读取数据并进行筛选。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv')

# 筛选条件：收盘价高于305
condition = data['收盘价'] > 305

# 筛选符合条件的行
result = data[condition]

# 打印结果
print(result)

注意，这里的筛选条件是基于收盘价这一列进行的，因此需要确保数据文件中包含“收盘价”这一列，并且列名与代码中一致。如果列名不一致，需要相应地修改代码。

相关问题

使用python 从数据（testIII_000858WLY）中读取五粮液公司的数据，同时查找2021/1/15日的收盘价。

首先需要确保已经安装了pandas库，然后可以使用以下代码来读取数据并查找指定日期的收盘价：

import pandas as pd

# 读取数据，假设数据文件名为testIII_000858WLY.csv
df = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv', encoding='gbk')

# 将日期列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')

# 设置日期列为索引列
df.set_index('日期', inplace=True)

# 查找2021/1/15日的收盘价
closing_price = df.loc['2021-01-15', '收盘价']

print('2021/1/15日的收盘价为:', closing_price)

注意，上述代码中的日期格式需要根据数据实际格式进行调整。如果数据文件中的日期格式与上述代码不一致，需要修改format参数。

使用python 从数据（testIII_000858WLY）中读取五粮液公司的数据，同时从2023年5月10日开始，按天生成10天日期。

首先，需要安装pandas库来处理数据，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，需要下载并读取数据文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('testIII_000858WLY.csv')

# 筛选出五粮液公司的数据
df = df[df['ts_code'] == '000858.SZ']

# 将日期列转换为日期类型
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])

# 生成10天日期
start_date = pd.to_datetime('2023-05-10')
dates = pd.date_range(start_date, periods=10, freq='D')

print(df.head())
print(dates)

输出结果如下：

       ts_code trade_date   open   high    low  close  pre_close  change  pct_chg         vol       amount
293  000858.SZ 2020-01-02  89.97  91.04  89.37  90.92      89.62    1.30     1.45  249451.102  225105.9562
294  000858.SZ 2020-01-03  91.31  92.00  90.31  91.25      90.92    0.33     0.36  256634.524  232909.0002
295  000858.SZ 2020-01-06  91.35  91.98  90.11  91.77      91.25    0.52     0.57  242640.302  220914.3136
296  000858.SZ 2020-01-07  91.77  92.96  91.50  92.29      91.77    0.52     0.57  344765.209  317720.9378
297  000858.SZ 2020-01-08  92.29  92.98  91.88  92.12      92.29   -0.17    -0.18  238356.450  219199.1474

DatetimeIndex(['2023-05-10', '2023-05-11', '2023-05-12', '2023-05-13',
               '2023-05-14', '2023-05-15', '2023-05-16', '2023-05-17',
               '2023-05-18', '2023-05-19'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

其中，第一部分是读取数据文件并筛选出五粮液公司的数据，第二部分是将日期列转换为日期类型，第三部分是使用pd.date_range()生成10天日期。