python df.excle求

Question

根据介绍list
返回：
{code1: data1, code2: data2, …}
code：str，代码
data：pd.DataFrame，数据集，index为字符串格式的时间序列，columns为数据字段

这只是其中一组，多组的话我想把113595.sh等作为第一列的内容，起名为:代码，所有列为：代码,open,high,low,close 把所有时间产生的数据open,high,都用分隔放入同一个open,high下，并df.excle
请问可运行的代码谢谢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您的问题，您想将从Excel文件中读取的多组股票数据整合到一个DataFrame中，并以股票代码作为第一列（命名为“代码”），其他列为"open", "high", "low", "close"。假设您已经通过某种方式（例如pandas库）获取到了类似字典结构的数据：{code1: data1, code2: data2, ...}，其中每个data是一个包含时间序列索引（字符串格式）和OHLC数据的DataFrame。

下面是一个模拟如何实现这个需求的示例代码：

import pandas as pd

# 假设这是您通过某种方式得到的数据集
# 其中key是股票代码，value是对应的数据DataFrame
stock_data_dict = {
    '113595.sh': pd.DataFrame({
        'time': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'],
        'open': [10.0, 12.0, 13.0],
        'high': [15.0, 16.0, 17.0],
        'low': [8.0, 10.0, 11.0],
        'close': [13.0, 14.0, 15.0]
    }),
    # 这里省略了其他股票代码及其对应的数据...
}

# 将所有数据整合到一个DataFrame中
all_stocks_df = pd.concat([
    # 把每一支股票的数据DataFrame进行处理
    (stock_df.set_index('time')  # 设置时间列为索引
     .rename_axis('code')       # 将原索引名称改为'code'
     .reset_index()             # 重新设置索引并把'code'移到列中
     .assign(code=code)         # 添加'code'列，值为当前循环中的股票代码
     [['code'] + stock_df.columns.tolist()])   # 按照['code', 'open', 'high', 'low', 'close']顺序排列列
    for code, stock_df in stock_data_dict.items()
])

# 确保列顺序正确
all_stocks_df = all_stocks_df[['code', 'open', 'high', 'low', 'close']]

# 输出结果或保存至Excel文件
all_stocks_df.to_excel('all_stocks_data.xlsx', index=False)

这段代码首先遍历字典stock_data_dict，对每个股票的数据DataFrame进行处理，将其时间列设为索引，并将股票代码添加为新的列。然后使用pd.concat()函数将所有处理过的DataFrame横向拼接在一起，最后确保列顺序正确，并将整合后的数据保存至Excel文件。

请注意，此代码基于您提供的信息进行了模拟编写，实际应用时，请根据您的真实数据结构调整。