你生成的代码报错显示AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'

非常抱歉，我犯了一个错误。由于存在缺失值，使用 `df.fillna(df.mean(), inplace=True)` 语句后，实际控制人性质列中有可能存在 float 类型的缺失值，进而导致代码报错。因此，在分割实际控制人性质列之前，需要先将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值。修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('C:\\Users/19242/Desktop/stockdata.xlsx')

# 将季度数据转换为年度数据
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['年份'] = df['日期'].dt.year
df['长期负债'] = df['长期负债合计']

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 将 float 类型的缺失值转换为字符串类型的缺失值
df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(lambda x: str(x))

# 定义函数，处理实际控制人性质列
def process_control(x):
    control_list = x.split(',')
    return control_list[0]

# 对实际控制人性质列应用函数
df['实际控制人性质'] = df['实际控制人性质'].apply(process_control)

df_grouped = df.groupby(['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码']).mean().reset_index()

df_grouped = df_grouped[['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债', '资产负债率']]
df_grouped = df_grouped.fillna(df_grouped.mean())

# 输出到新文件
df_grouped.to_excel('C:\\Users/19242/Desktop/python/2/a2.xlsx', index=False)

这样，代码就可以正常运行了。