读取a2.xlsx文件，调用LSR函数，计算各个企业的LSR值，追加LSR储存进a2.xlsx文件

下面是实现该任务的代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('a2.xlsx')

def calculate_lsr(row):
    if row['实际控制人'] in ['1100', '2000', '2100', '2120']:
        return row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债']
    else:
        return row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债']

# 计算 LSR
df['LSR'] = df.apply(calculate_lsr, axis=1)

# 将结果写入 Excel 文件
df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

print("处理结果已保存到 a2.xlsx 文件")

在这个例子中，我们首先使用 pandas 库读取了 a2.xlsx 文件，并编写了一个计算 LSR 的函数。然后，我们使用 apply 函数对每一行数据计算 LSR 并将结果追加至原始数据表中。最后，我们将处理结果覆盖保存回 a2.xlsx 文件中。

相关问题

用python编程代码读取a2.xlsx文件，调用LSR函数，计算各个企业的LSR值，追加LSR储存进a2.xlsx文件

好的，让我来帮您解决这个问题。首先，我们需要安装 `pandas` 和 `xlrd` 这两个库来读取和写入 Excel 文件，以及 `sklearn` 库来调用 LSR 函数。您可以在命令行输入以下命令进行安装：

pip install pandas xlrd sklearn

然后，我们可以编写以下代码来读取 a2.xlsx 文件并计算各个企业的 LSR 值：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("a2.xlsx")

# 提取需要计算 LSR 的数据
x = df.iloc[:, 1:5]  # 自变量
y = df.iloc[:, 5]    # 因变量

# 计算 LSR 值
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)
lsr = model.coef_

# 将 LSR 值追加到 Excel 文件末尾
df.loc[df.index.max() + 1, :] = ["LSR"] + list(lsr)
df.to_excel("a2.xlsx", index=False)

这段代码首先读取了 a2.xlsx 文件，并提取了需要计算 LSR 值的数据。然后，我们创建了一个 `LinearRegression` 对象，使用 `fit` 方法拟合数据并计算 LSR 值。最后，我们将 LSR 值追加到 Excel 文件末尾，并将结果写入 a2.xlsx 文件中。

请注意，这段代码假设 a2.xlsx 文件中的数据格式与您提供的数据格式相同，即第一列为企业名称，第二列至第五列为自变量，第六列为因变量。如果数据格式不同，您需要对代码进行相应的修改。

用python读取a2.xlsx文件，调用LSR函数，计算各个企业的LSR值，追加LSR储存进a2.xlsx文件。To axis

好的，以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('a2.xlsx')

# 定义国有企业实际控制人性质代码
state_owned = [1100, 2000, 2100, 2120]

def get_lsr(bmr_index):
    """
    根据BMR指数求取LSR（国有企业和非国有企业）
    """
    # 根据国有和非国有企业分类，计算LSR并返回结果
    if df['实际控制人性质'][0] in state_owned:
        lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.5 * row['长期负债'], axis=1)
    else:
        lsr = df.apply(lambda row: row['短期负债'] + 0.4 * row['长期负债'], axis=1)
    
    # 计算LSR的均值
    lsr_mean = lsr.mean()
    
    # 计算LSR与BMR指数之间的比值
    lsr_bmr_ratio = lsr_mean / bmr_index
    
    return lsr_bmr_ratio

# 计算每个企业的LSR值
lsr_list = []
for i in range(len(df)):
    row = df.iloc[i]
    bmr_index = row['BMR指数']
    lsr_bmr_ratio = get_lsr(bmr_index)
    lsr_list.append(lsr_bmr_ratio)

# 将LSR值添加到DataFrame中
df['LSR'] = lsr_list

# 将DataFrame保存到Excel文件中
df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

以上代码会计算每个企业的LSR值，并将其添加到DataFrame中，最后将结果保存到Excel文件中。需要注意的是，如果Excel文件中已经有名为“LSR”的列，以上代码会将原有的“LSR”列覆盖掉；如果没有，则会添加一个新的“LSR”列。