try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-6:]) return df


以下是为您提供的代码优化及 ```python import pandas as pd def process_stock_codes(path): """ 此函数用于读取指定路径的文件,并处理其中的证券代码数据 参数: path (str): 文件的路径 返回: DataFrame: 处理后的证券代码数据 """ stock_list = [] try: with open(r'{}'.format(path), 'r+') as f: com = f.readlines() for i in com: i = i.strip() if len(str(i)) > 0: stock_list.append(i) df = pd.DataFrame() df['证券代码'] = stock_list df['证券代码'] = df['证券代码'].apply(lambda x: str(x)[-6:]) return df except FileNotFoundError: print("文件未找到,请检查路径是否正确。") except Exception as e: print(f"发生异常: {e}") ``` 额外需要注意的逻辑点: 1. 考虑对输入文件的格式进行更多的校验,比如确保每行数据的格式符合预期。 2. 处理可能出现的文件读取权限问题。 3. 思考如何处理文件内容为空的情况。 [2024-12-07 13:50:32 | AI写代码神器 | 294点数解答]
- try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-6:]) return df(294点数解答 | 2024-12-07 13:50:32)134
- def read_tdx_trader_stock(self,path=r'c:\new_tdx\t0002\blocknew\buy.blk'): ''' 读取通达信板块自选股交易 ''' try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-(84点数解答 | 2024-12-07 13:53:04)161
- def read_tdx_trader_stock(self,path=r'c:\new_tdx\t0002\blocknew\buy.blk'): ''' 读取通达信板块自选股交易 ''' try: stock_list=[] with open(r'{}'.format(path),'r+') as f: com=f.readlines() for i in com: i=i.strip() if len(str(i))>0: stock_list.append(i) df=pd.dataframe() df['证券代码']=stock_list df['证券代码']=df['证券代码'].apply(lambda x:str(x)[-(340点数解答 | 2024-12-07 13:53:39)187
- # 预处理 def load_and_preprocess(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') df = df.rename(columns={ '评价内容': 'comment', '星级': 'rating' }) # 删除未评论评价以及评论为空的记录 df = df.remove('此用户没有填写评价。') df = df.remove('此用户未及时填写评价内容') df = df.remove('此用户未填写评价内容') df = df.remove('该用户未评价,系统默认好评') df = df.dropna(subset=['comment']) # 去除非文字字符(保留中文、英文、数字) df['comment'] = df['comment'].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', (635点数解答 | 2025-06-25 15:46:50)78
- 检查代码 #include <ctype.h> #include <string.h> void verse(char* str) { *str = tolower(*str); int lens = strlen(str); printf("字符串长度为:%d\n", lens); for (int i = 0; i < lens / 2; i++) { char temp = str[i]; str[i] = str[lens - 1 - i]; str[lens - 1 - i] = temp; } } int pali(char *str) { int lens=strlen(str); char *reverse[lens+1]; strcpy(reverse, str); verse(reverse); return strcmp(str, reverse)==0; } int main() { char str[101];(655点数解答 | 2024-11-08 21:54:45)188
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量(行数) tota(701点数解答 | 2024-11-10 14:29:10)194
- 读入数据文件 data.xlsx,实现以下功能: # 数据做字符串处理dtype=str df = pd.read_excel(r'd:\data.xlsx', dtype=str) 1、将列名'商品编码'改为'药品编码',将列名'商品名称'改为'药品名称' (rename()方法实现重新标记行索引或列名,通常使用原索引与新索引(原列名与新列名)组成的字典作为参数。 例如:df=df.rename(columns={'name':'姓名','class':'班级'})) 2、对缺失数据做删除处理(查询哪些字段和记录有空值,并显示社保卡号为空值的记录,并删除有空值的记录) 3、将'销售数量'的数据类型转换为整型'int',将'应收金额'和'实收金额'的数据类型转换为浮点型'float' 4、将'购药时间'截取前面的日期字符串,并将该字段转化为时间类型 (截取字符串可以使用代码:df['购药时间'] = df['购药时间'].map(lambda x: x.split()[0])) 5、删除‘销售数量’小于等于0的数据。(查看数据框信息,看看删除后记录的改变) 6(168点数解答 | 2025-04-17 16:51:27)169
- #include <stdio.h> void sort(char *p); int main(void) { char str[21] ; gets(str); sort(str); puts(str); return 0; } void sort(char *p) { int i,len=strlen(*p),ln=len-2,j; char *q; strncpy(q,*(p+1),len-2); for(i=0;i<len-3;i++) { for(j=0;j<ln-1;j++) { if(*(q+j)<*(q+j+1)) { int t=*(q+j); *(q+j)=*(q+j+1); *(q+j+1)=t; } ln--; } } strncpy(*(p+1),q,len-2); }(664点数解答 | 2024-12-06 09:27:31)195
- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)221
- import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)180
- #include "videoplayer.h" #include "log.h" #pragma warning(disable: 4996) //buffer: static int audio_len = 0; static uint8* audio_pos; void videoplayer::audiocallback(void* userdata, uint8_t* stream, int len) { sdl_memset(stream, 0, len); if (audio_len <= 0) return; len = (len > audio_len ? audio_len : len); /* mix as much data as possible */ sdl_mixaudio(stream, audio_pos, len, sdl_mix_maxvolume); audio_pos += len; audio_len -= len; } videoplayer::videop(549点数解答 | 2024-08-08 15:59:25)220
- 以读、二进制方式打开c盘temp文件夹下abc.txt文件的代码是()[测3] a. f=open(c:/temp/abc.txt,'bt') b. f=open('c://temp//abc.txt','rb') c. f=open('c:\temp\abc.txt','rb') d. f=open('c:/temp/abc.txt','wb') e. f=open('c:\\temp\\abc.txt','rb') f. f=open('c:/temp/abc.txt','rb') g. f=open('c://temp//abc.txt':'rb') h. f=open('c:\\temp\\abc.txt','ab')(15点数解答 | 2024-06-06 13:53:37)289