PYTHON 提取某个日期前七天的日期到excel表格

要提取2022年2月2日前后七天的日期并保存到Excel表格中，可以使用Python的`pandas`库来操作日期，并结合`openpyxl`库来写入Excel文件。由于您的上下文是关于一个特定的排班表模板，这里假设我们遵循的是该模板的逻辑，但不涉及具体节假日的排除。 首先，确保已经安装了必要的库： ```bash pip install pandas openpyxl ``` 然后编写以下代码来实现这个功能： ```python import pandas as pd from datetime import timedelta, date # 设置起始日期和结束日期 start_date = date(2022, 2, 1) - timedelta(days=3) # 前七天 end_date = date(2022, 2, 2) + timedelta(days=3) # 后七天 # 创建一个日期范围 date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date) # 转换成DataFrame以便于写入Excel df_dates = pd.DataFrame({'日期': date_range}) # 将DataFrame写入Excel文件 output_file = 'output.xlsx' df_dates.to_excel(output_file, index=False) ``` 这段代码会创建一个包含2022年2月2日前后七天日期的DataFrame，并将其保存为名为`output.xlsx`的Excel文件。注意，这并未考虑节假日排除，因为您提到的模板是针对2022年上半学期特制的，可能需要根据实际的节假日数据来调整。

<think>嗯，用户需要处理上证50ETF的每日价格数据，计算每日收益率，然后做各种分析和检验。首先，我需要确保自己理解每个步骤的要求。 首先，计算每日收益率。通常是用对数收益率，也就是今天的收盘价除以昨天的收盘价然后取自然对数。用户的数据有两列，日期和价格，所以需要先读取数据，处理日期列，确保日期格式正确，并按日期排序。然后计算收益率，可能需要用pandas的shift函数来获取前一日的数据。 接下来是绘制收益率的时间分布图。这里可能需要用matplotlib或者seaborn来画时间序列图，同时还要画分布图，比如直方图加上核密度估计，可能还要和正态分布做对比，这样用户能直观看到分布情况。 描述性统计分析的话，可以用pandas的describe函数，不过可能需要补充一些统计量，比如偏度、峰度、JB检验之类的，这样更全面。这些统计量能帮助了解收益率的基本特征，比如是否对称，是否存在尖峰厚尾，这对后续的正态性检验很重要。 然后是正态性检验。常用的方法有Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验，或者JB检验。需要选择适合的方法，并解释结果。如果p值小于显著性水平，比如0.05，就拒绝正态性假设。这里可能需要用scipy的相关函数，比如shapiro或normaltest。 平稳性检验通常用ADF检验（Augmented Dickey-Fuller test），statsmodels里有相应的函数。原假设是序列非平稳，如果检验统计量比临界值小，p值低，就可以拒绝原假设，认为序列是平稳的。需要输出ADF统计量、p值和临界值，用户可能需要这些结果来判断。 自相关和偏自相关检验，可以通过statsmodels的plot_acf和plot_pacf来画图，同时进行Ljung-Box检验来判断是否存在显著的自相关。需要设定一定的滞后阶数，比如20天，然后检验每个滞后期的自相关是否显著。这有助于识别收益率序列是否存在可预测性，或者是否符合随机游走假设。 在代码实现上，需要注意数据读取的正确性，处理可能的缺失值，比如计算收益率后第一行会是NaN，需要用dropna()。绘图时的图表标题和标签要清晰，使用中文可能需要注意字体设置，避免乱码。另外，每个检验的结果需要整理成表格，可以用pandas DataFrame来展示，这样更直观。 用户可能需要所有的步骤都被清晰地展示出来，所以代码需要分块，每一步都有注释，方便用户理解。同时，要确保使用的库已经正确安装，比如pandas、numpy、matplotlib、scipy、statsmodels等。在正态性检验部分，可能需要解释不同检验方法的适用性，比如Shapiro-Wilk适用于小样本，而JB检验基于峰度和偏度，适合大样本。 平稳性检验的结果需要解释ADF检验的输出，包括Test Statistic、p-value和Critical Values，帮助用户判断是否平稳。如果不平稳，可能需要差分处理，但用户的问题中没有提到，所以可能只需要汇报结果。 自相关和偏自相关检验的图表可能需要调整布局，避免重叠，比如使用plt.tight_layout()。Ljung-Box检验的结果也要整理成表格，显示各滞后阶数的p值，帮助用户判断是否存在显著的自相关。 最后，要确保代码的可重复性，用户只需要替换文件路径就能运行。同时，提醒用户可能的常见问题，比如日期格式错误、缺失值处理、图像显示问题等。例如，如果在Jupyter中运行，可能需要%matplotlib inline来显示图表。 总结下来，步骤大致是：数据读取和处理、收益率计算、绘图、描述统计、正态检验、平稳检验、自相关检验。每个步骤都需要代码实现，并输出结果和图表。需要检查每个函数的参数是否正确，比如adfuller的autolag参数，以及检验函数的返回值如何提取。同时，结果展示要美观，表格清晰，图像标注完整。</think>我将分步骤为您提供完整解决方案，并提供可运行的Python代码： 一、数据准备阶段 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy import stats from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # 1. 数据读取 df = pd.read_excel('50ETF.xlsx', parse_dates=['日期']) # 替换为实际路径 df = df.sort_values('日期').set_index('日期') # 2. 计算日收益率 df['收益率'] = np.log(df['价格'] / df['价格'].shift(1)) df = df.dropna() ``` 二、可视化分析 ```python # 1. 收益率时序图 plt.figure(figsize=(12, 6)) df['收益率'].plot(title='上证50ETF日收益率时序图') plt.ylabel('对数收益率') plt.grid(True) plt.show() # 2. 收益率分布图 plt.figure(figsize=(12, 6)) sns.histplot(df['收益率'], kde=True, stat='density', label='实际分布') x = np.linspace(df['收益率'].min(), df['收益率'].max(), 100) plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, df['收益率'].mean(), df['收益率'].std()), label='正态分布') plt.title('收益率分布对比图') plt.legend() plt.show() ``` 三、描述性统计分析 ```python desc = df['收益率'].describe().to_frame('数值').T desc['偏度'] = stats.skew(df['收益率']) desc['峰度'] = stats.kurtosis(df['收益率']) # 正态分布峰度为0 desc['JB统计量'] = stats.jarque_bera(df['收益率'])[0] desc['JB_p值'] = stats.jarque_bera(df['收益率'])[1] print("描述性统计分析表:") display(desc[['count', 'mean', 'std', 'min', '25%', '50%', '75%', 'max', '偏度', '峰度', 'JB统计量', 'JB_p值']]) ``` 四、正态性检验 ```python norm_test = pd.DataFrame({ '检验方法': ['Shapiro-Wilk', 'Kolmogorov-Smirnov'], '统计量': [ stats.shapiro(df['收益率'])[0], stats.kstest(df['收益率'], 'norm', args=(df['收益率'].mean(), df['收益率'].std()))[0] ], 'p值': [ stats.shapiro(df['收益率'])[1], stats.kstest(df['收益率'], 'norm', args=(df['收益率'].mean(), df['收益率'].std()))[1] ] }) print("\n正态性检验结果:") display(norm_test) ``` 五、平稳性检验（ADF检验） ```python adf_result = adfuller(df['收益率']) adf_table = pd.DataFrame({ '指标': ['ADF统计量', 'p值', '1%临界值', '5%临界值', '10%临界值'], '数值': adf_result[:5] }) print("\nADF平稳性检验结果:") display(adf_table) ``` 六、自相关与偏自相关检验 ```python # 1. 可视化检验 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8)) plot_acf(df['收益率'], lags=20, ax=ax1) plot_pacf(df['收益率'], lags=20, ax=ax2, method='ywm') plt.tight_layout() plt.show() # 2. Ljung-Box检验 lb_test = acorr_ljungbox(df['收益率'], lags=[10, 20], return_df=True) print("\nLjung-Box自相关检验结果:") display(lb_test) ``` 七、完整代码执行说明 1. 需要安装的库：`pip install pandas numpy matplotlib seaborn scipy statsmodels openpyxl` 2. 确保Excel文件路径正确 3. 所有检验结果的解读标准： - 正态性检验：p值<0.05则拒绝正态性假设 - ADF检验：p值<0.05认为序列平稳 - Ljung-Box检验：p值<0.05存在显著自相关 每个代码块执行后会自动输出对应结果表格和图形。建议使用Jupyter Notebook环境运行，可获得最佳可视化效果。