import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel('test2.xlsx') print(df) df1=df.iloc[:,[2,3]] print(df1) Nt=np.array(df1) print(Nt) df2=pd.read_excel('test2.xlsx',dtype=str) index1=df2['交易日期'].values>='2017-01-05' index2=df2['交易日期'].values<='2017-01-16' TF=index1&index2 print(TF) S=sum(Nt[TF,1]) print(S)解释这段代码
时间: 2023-12-18 20:03:09 浏览: 37
这段代码使用了Python中的pandas和numpy库,实现了以下功能:
1. 读取名为'test2.xlsx'的Excel文件,并将其中的数据读取为pandas数据帧(DataFrame)格式:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_excel('test2.xlsx')
print(df)
```
2. 从读取的数据帧df中选取第3和第4列,生成一个新的数据帧df1:
```python
df1 = df.iloc[:, [2, 3]]
print(df1)
```
3. 将df1转换为numpy数组格式,并将其存储到变量Nt中:
```python
Nt = np.array(df1)
print(Nt)
```
4. 读取Excel文件中的数据,将其读取为字符串格式,并将其中交易日期在'2017-01-05'和'2017-01-16'之间的记录筛选出来,生成一个布尔型数组TF:
```python
df2 = pd.read_excel('test2.xlsx', dtype=str)
index1 = df2['交易日期'].values >= '2017-01-05'
index2 = df2['交易日期'].values <= '2017-01-16'
TF = index1 & index2
print(TF)
```
5. 根据布尔型数组TF,选取Nt数组中第二列中与日期在'2017-01-05'和'2017-01-16'之间的记录相对应的数据,并将其求和,结果存储在变量S中:
```python
S = sum(Nt[TF, 1])
print(S)
```
代码的主要作用是从Excel文件中读取数据,并对数据进行处理和分析,求出符合特定条件的数据的和。