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

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！

使用Pandas库中的数据进行以下操作： 1）从数据文件“上海疫情数据1.xlsx”读取数据，创建一个DataFrame1对象，实现记录信息：上海各个区县在3.28—4.4每天新增确诊病例数；取出浦东新区3月份的所有数据；取出4.2上海所有区的数据；添加4.5日上海各个区新增确诊数。 import pandas as pd # 从Excel文件中读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\上海疫情数据1.xlsx', sheet_name='Sh1上海各区新增数据') print(df)

你可以按照以下方式实现：

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取数据
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Administrator\Desktop\上海疫情数据1.xlsx', sheet_name='Sh1上海各区新增数据')

# 取出浦东新区3月份的所有数据
pu_dong_data = df[(df['date'] >= '2021-03-01') & (df['date'] <= '2021-03-31') & (df['district'] == '浦东新区')]

# 取出4.2上海所有区的数据
april_2_data = df[(df['date'] == '2021-04-02')]

# 添加4.5日上海各个区新增确诊数
new_data = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-04-05'] * len(df['district'].unique()),
    'district': df['district'].unique(),
    'new_cases': [10, 5, 3, 7, 9, 11, 13, 8, 6, 4, 2, 5, 7, 3, 6, 8, 12, 4, 9, 5, 11, 15, 6, 8, 3, 5, 7, 9, 2, 4]
})
new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True)

# 输出结果
print(df)
print(pu_dong_data)
print(april_2_data)
print(new_df)

这样，你就实现了从数据文件“上海疫情数据1.xlsx”读取数据，创建了一个DataFrame1对象，并按照要求完成了操作。