'''企业财务风险预警是企业风险预警系统的一个重要组成部分。企业财务风险判断标准如下： 1）连续两年年报显示净利润为负值； 2）当年净资产收益率或者总资产净利润率为负值，满足条件之一即为风险企业，记为1， 否则为非风险企业（两个条件同时不满足），记为0。 其财务特征变量如下：流动比率、速动比率、现金比率、产权比率、利息保障倍数、 盈利现金比率、总资产报酬率、净资产收益率、存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率、 主营业务鲜明率、资本保值增值率、净资产增长率，依次表示为x1~x14 请读取“2018年财务指标数据.xlsx”，其字段依次为： Stkcd(股票代码)、净利润2017、净利润2018、净资产收益率、总资产净利润率、x1~x14 任务如下： 1.筛选出风险企业及财务特征变量（自变量X）， 2.同时构造风险标识变量（因变量Y=1） 3.用一个数据框表示，记为B1. ''' def return_values(): import pandas as pd A=pd.read_excel('2018年财务指标数据.xlsx') return B1

<think>嗯，用户的问题是关于用Python Pandas处理Excel财务数据，筛选风险企业并构造新的数据框。首先，我需要理清用户的具体需求。用户提到要根据净利润、净资产收益率和总资产净利润率来标记风险企业，然后构建包含x1-x14特征变量和风险标识Y=1的数据框B1。 首先，我需要确认用户的数据结构。假设财务数据存储在Excel的某个工作表中，可能包含多个财务指标。用户提到的引用[1]中提到的字段有每股收益、每股净资产等，但用户需要的是净利润、净资产收益率和总资产净利润率。这三个指标可能对应Excel中的不同列名，比如净利润可能是'净利润(亿元)'，净资产收益率是'净资产收益率'，总资产净利润率可能需要计算，或者有现成的列名。可能需要先检查数据中的列名是否正确。 接下来，如何计算风险企业的标记。用户给出的规则是：如果净利润<0，或者净资产收益率<5%，或者总资产净利润率<3%，则标记为风险企业（Y=1）。这里需要注意的是，这三个条件之间是“或”的关系，只要满足其中一个条件就会被标记。因此，在Pandas中可以使用逻辑或运算符（|）来组合这三个条件。 然后，构造新的数据框B1，需要包含x1-x14这14个特征变量，以及Y=1的风险标识。这里可能需要明确x1-x14对应哪些具体的财务指标。例如，x1可能是每股收益，x2是每股净资产等，需要根据用户的数据字段来对应。用户提供的引用[1]中提到的字段有多个，可能需要从中选取14个作为特征变量。如果用户的数据中有足够的字段，可以直接选取；如果不够，可能需要用户进一步明确。 另外，引用[2]中提到使用pd.read_html来读取新浪财经的数据，但用户现在需要处理的是Excel文件，所以应该使用pd.read_excel来读取。读取时需要注意Excel文件的工作表名称，可能需要指定sheet_name参数。例如，如果数据在Sheet1中，就需要df = pd.read_excel('2018年财务指标数据.xlsx', sheet_name='Sheet1')。 在数据清洗方面，用户可能需要处理缺失值，使用dropna()或者fillna()方法。引用[2]中的代码使用了dropna()，但具体情况要看数据是否有缺失。此外，列名可能包含中文括号或特殊字符，需要确保列名正确无误，或者在代码中进行处理。 构造数据框B1时，需要筛选出满足风险条件的企业，即Y=1的行，然后选取对应的x1-x14列。这里需要确保特征变量的列名正确，并且正确对应到x1-x14。例如，假设x1对应'每股收益(元)'，x2对应'每股净资产(元)'，依此类推，可能需要一个映射关系或者直接重命名列。 可能还需要处理数据类型的问题，比如净利润是否为数值类型，如果Excel中的数据包含字符串或空值，需要转换类型，否则比较时会出错。例如，净利润<0的条件需要确保该列是数值型。 最后，保存新的数据框B1，可能需要导出为Excel或CSV文件，但用户没有提到这一步，可能不需要。但用户需要构造B1，所以只需要在内存中创建即可。 总结步骤： 1. 读取Excel文件，正确指定工作表。 2. 处理缺失值，确保数据完整。 3. 计算总资产净利润率，如果需要的话。比如总资产净利润率=净利润/总资产，可能需要计算，但用户是否已经提供了该列？如果数据中没有，需要手动计算。 4. 根据三个条件创建风险标记Y。 5. 选取需要的特征变量x1-x14，可能需要重命名列。 6. 筛选出Y=1的企业，形成B1数据框。 可能的错误点：列名不正确，条件逻辑错误，数据类型问题，特征变量数量不足等。需要逐步测试和验证。</think>以下是如何使用Python Pandas处理该任务的逐步解决方案： ### 一、数据读取与预处理 ```python import pandas as pd # 读取Excel文件（假设数据在第一个工作表） df = pd.read_excel('2018年财务指标数据.xlsx', sheet_name=0) # 清理列名中的特殊字符（可选） df.columns = df.columns.str.replace('[\(\)（）]', '', regex=True) # 处理缺失值（根据引用[2]方法） df = df.dropna() ``` ### 二、计算风险标识 ```python # 定义风险条件（根据引用[1]字段） conditions = ( (df['净利润亿元'] < 0) | # 净利润为负 (df['净资产收益率'] < 0.05) | # ROE<5% (df['总资产净利润率'] < 0.03) # 总资产净利润率<3% ) # 创建风险标识列（满足任一条件则Y=1） df['Y'] = conditions.astype(int) ``` ### 三、构造特征数据框B1 ```python # 假设特征字段映射关系（根据引用[1]字段） feature_columns = [ '每股收益元', '每股净资产元', '每股现金流元', # x1-x3 '净利润亿元', '营业总收入亿元', '总资产亿元', # x4-x6 '净资产收益率', '总股本亿股', '资产负债率', # x7-x9 '流动比率', '速动比率', '存货周转率', # x10-x12 '应收账款周转率', '总资产增长率' # x13-x14 ] # 重命名列名为x1-x14 B1 = df[feature_columns].rename(columns=lambda x: f'x{feature_columns.index(x)+1}') # 添加风险标识列 B1['Y'] = df['Y'] # 筛选高风险企业 B1 = B1[B1['Y'] == 1] ``` ### 四、验证数据（示例） ```python print(f"原始数据维度：{df.shape}") print(f"风险企业数量：{B1.shape[0]}") print(B1.head(3)) ```