df.astype(np.float32).to_numpy().tolist()

这是一个将 pandas DataFrame 中的数据类型转换为 float32 后，再将其转换为 numpy 数组，最后转换为 Python list 的操作。具体解释如下：

- `df.astype(np.float32)`：将 DataFrame 中所有的数据类型转换为 float32。astype() 方法可以用来转换 Series 或 DataFrame 中的数据类型。
- `.to_numpy()`：将 DataFrame 转换为 numpy 数组。to_numpy() 方法可以用来将 Series 或 DataFrame 转换为 numpy 数组。
- `.tolist()`：将 numpy 数组转换为 Python list。tolist() 方法可以用来将 numpy 数组转换为 Python list。

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' 的。代码首先通过 tushare 库获取每只股票的交易数据，并将其保存到相应的 csv 文件中。接着，代码使用 pandas 库将这些 csv 文件读取到 DataFrame 中，并将这些 DataFrame 合并到一起。最后，代码计算了每只股票的收益率，并按照一定的权重对这些收益率进行加权平均。

python代码中写入excel报错Unexpected data type <class 'numpy.float64'>，该怎么办？给我写一个代码演示

### 回答1：

尝试使用以下代码将Numpy浮点数转换为Excel可以识别的格式：import xlwt
import numpy as np# 创建一个Excel文件
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')# 设置要写入的Numpy浮点数
value = np.float64(2.345)# 写入Excel文件
sheet.write(0, 0, float(value))
workbook.save('test.xls')

### 回答2：
在Python中，如果你使用`numpy`库的浮点数类型（`float64`）尝试写入Excel文件时报错"Unexpected data type <class 'numpy.float64'>"，有几种方法可以解决这个问题。

一种解决方法是将`numpy`库中的浮点数类型转换为Python的内置浮点数类型。你可以使用`tolist()`方法将`numpy`数组转换为Python列表，然后将列表中的元素转换为内置浮点数类型。

以下是一个示例代码，演示如何解决这个问题：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建包含浮点数的numpy数组
data = np.array([[1.2, 2.3, 3.4], [4.5, 5.6, 6.7], [7.8, 8.9, 9.0]])

# 将numpy数组转换为Python列表
data_list = data.tolist()

# 将列表中的元素转换为内置浮点数类型
for i in range(len(data_list)):
    for j in range(len(data_list[i])):
        data_list[i][j] = float(data_list[i][j])

# 创建一个Pandas的DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

在这个示例中，我首先将`numpy`数组转换为Python列表，然后使用一个嵌套的循环遍历列表中的元素，并将每个元素转换为内置浮点数类型。最后，我使用`Pandas`库创建一个DataFrame，并使用`to_excel()`方法将DataFrame写入Excel文件。请确保你已经安装了`numpy`和`pandas`库。

当你运行这个代码时，它将创建一个名为"output.xlsx"的Excel文件，并将转换后的数据写入其中，这样你就不会再遇到"Unexpected data type <class 'numpy.float64'>"的报错。