python使用panda读取xlsx文件，将季度数据处理成年度数据，其中拥有多个实际控制人及行业代码的只保留第一个数值

好的，我理解了你的问题。你可以使用 Pandas 中的 groupby 和 apply 函数来实现这个功能。以下是一些示例代码：

import pandas as pd

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

# 将日期转换为年份
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).year

# 定义一个函数来处理每个分组
def handle_group(group):
    # 取第一个实际控制人和行业代码
    first_owner = group['actual_controller'][0]
    first_industry_code = group['industry_code'][0]
    # 将季度数据求和，得到年度数据
    annual_data = group[['data']].sum()
    # 将第一个实际控制人和行业代码添加到年度数据中
    annual_data['actual_controller'] = first_owner
    annual_data['industry_code'] = first_industry_code
    return annual_data

# 对每个年份和实际控制人进行分组，并应用处理函数
annual_data = df.groupby(['year', 'actual_controller']).apply(handle_group).reset_index()

# 保存结果到 xlsx 文件
annual_data.to_excel('your_output_file.xlsx', index=False)

这段代码实现了以下功能：

1. 读取 xlsx 文件并将日期转换为年份
2. 对每个年份和实际控制人进行分组
3. 对每个分组应用处理函数，该函数将第一个实际控制人和行业代码保留，并将季度数据求和得到年度数据
4. 将处理后的数据保存到 xlsx 文件中

你可以根据自己的数据格式和要求进行相应的修改。