df = pd.read_xlsx(r'C:\Users\17850\Desktop\data.xlsx')

这段代码有误，应该使用`pd.read_excel()`函数来读取 Excel 文件。另外，`\`在字符串中是转义符，需要使用双斜杠`\\`或者单斜杠`/`来表示路径。正确的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('C:/Users/17850/Desktop/data.xlsx')

相关问题

修改代码，是下面的代码画出的多折线图显示点值import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 Excel 表格数据 df = pd.read_excel('C:/Users/86186/Desktop/附件2：调查数据.xlsx') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False grouped_data = df.groupby(['3、您所在的年级', '16、若有人工智能学习工具，影响您使用人工智能学习软件的原因是什么？'])['16、若有人工智能学习工具，影响您使用人工智能学习软件的原因是什么？'].count().unstack() fig, ax = plt.subplots() grouped_data.plot(ax=ax) ax.set_xlabel('年级') ax.set_ylabel('人数') plt.show()

如果您想要在代码中添加显示点值的功能，可以在 `grouped_data.plot(ax=ax)` 后面添加 `plt.scatter()` 函数来实现。下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('C:/Users/86186/Desktop/附件2：调查数据.xlsx')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

grouped_data = df.groupby(['3、您所在的年级', '16、若有人工智能学习工具，影响您使用人工智能学习软件的原因是什么？'])['16、若有人工智能学习工具，影响您使用人工智能学习软件的原因是什么？'].count().unstack()

fig, ax = plt.subplots()
grouped_data.plot(ax=ax)

# 循环添加数据标签
for col in grouped_data.columns:
    for i, val in enumerate(grouped_data[col]):
        if pd.notna(val):
            ax.scatter(i, val, s=50, color='red')
            ax.text(i, val, str(val))

ax.set_xlabel('年级')
ax.set_ylabel('人数')
plt.show()

上述代码中，我们使用了 `plt.scatter()` 函数来绘制数据点，并使用 `ax.text()` 函数在点旁边添加数据标签。在循环中，我们遍历每一列数据，再遍历每个元素，如果该元素不为 NaN，则绘制数据点和数据标签。

您可以根据自己的需求修改代码中的文件路径和参数，来实现自己想要的多折线图显示点值。

import pandas as pd import mplfinance as mpf data=['中水渔业000798.SZ','开创国际600097.SH','大湖股份600257.SH','好当家600467.SH'] result_list = [] # 读取股票数据 for i in data: df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=i) # 将日期列转换为datetime类型，并设置为索引 data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date']) data.set_index('Date', inplace=True) # 绘制K线图 mpf.plot(data, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart') # 计算M日移动平均线 data['MA'] = data['Close'].rolling(window=M).mean() # 计算N日的移动平均线 data['MA_N'] = data['Close'].rolling(window=N).mean() # 计算N日的标准差 data['std'] = data['Close'].rolling(window=N).std() # 计算BOLL指标线 data['BOLL_upper'] = data['MA_N'] + 2 * data['std'] data['BOLL_lower'] = data['MA_N'] - 2 * data['std']检查并修改以上代码，使其正确运行

在您提供的代码中，有几处需要进行修改和调整才能正确运行：

1. 在读取股票数据时，您使用了`pd.read_excel`函数，但是该函数需要传入文件的完整路径。请确保提供正确的文件路径，或者将Excel文件与代码文件放在同一个目录下，并使用相对路径。

2. 在绘制K线图之前，需要先创建一个空的figure对象，并将其传递给`mpf.plot`函数。可以使用`mpf.figure()`来创建一个figure对象。

3. 在计算M日移动平均线之前，您需要指定M的具体值。

4. 在计算BOLL指标线时，您需要指定N的具体值。

5. 最后，您需要调整代码中的变量名，将`data`改为`df`或其他合适的变量名。

以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd
import mplfinance as mpf

data = ['中水渔业000798.SZ', '开创国际600097.SH', '大湖股份600257.SH', '好当家600467.SH']
M = 10  # 移动平均线的时长
N = 20  # BOLL指标的时长

# 读取股票数据
result_list = []
for stock in data:
    df = pd.read_excel("C:\Users\lenovo\Desktop\04-渔业.xlsx", sheet_name=stock)
    result_list.append(df)

# 绘制K线图
fig = mpf.figure(style='charles')
for df in result_list:
    mpf.plot(df, type='candle', style='charles', title='Stock K-line Chart', fig=fig)

# 计算M日移动平均线
for df in result_list:
    df['MA'] = df['Close'].rolling(window=M).mean()

# 计算N日的移动平均线和标准差
for df in result_list:
    df['MA_N'] = df['Close'].rolling(window=N).mean()
    df['std'] = df['Close'].rolling(window=N).std()

# 计算BOLL指标线
for df in result_list:
    df['BOLL_upper'] = df['MA_N'] + 2 * df['std']
    df['BOLL_lower'] = df['MA_N'] - 2 * df['std']

请根据您的实际情况进行进一步的调整和修改。希望能帮到您！