上市公司高管违规数据

import pandas as pd

df3 = pd.read_excel('高管违规次数.xlsx',  converters={'股票代码': str})
df3.head()



一、算法

为得到高管违规次数.xlsx,实现步骤:

  1. 使用pd.read_excel()函数读取

    • 高管违规数据集 上市公司高管违规-原始数据.xlsx
    • 股票代码列表 行业代码.xlsx
  2. 然后我们使用pd.merge()函数将两个数据集按照股票代码和年度进行合并,使用全连接(how=‘outer’)确保即使某些股票代码未出现在高管违规数据集中,也能保留在结果中

  3. 接下来,我们使用groupby()函数按股票代码和年度进行分组,然后使用count()函数统计每个组的违规次数。

  4. 检查结果, 无误后导出xlsx。字段包括股票代码、年度和违规次数。



二、实现过程

2.1 导入数据

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel('行业代码.xlsx',  converters={'股票代码': str})
df1.head()


df2 = pd.read_excel('上市公司高管违规-原始数据.xlsx', converters={'股票代码': str})
df2['公告日期'] = pd.to_datetime(df2['公告日期'])
df2['会计年度'] = df2['公告日期'].dt.year
df2.head()


2.2 合并

然后我们使用pd.merge()函数将两个数据集按照股票代码和年度进行合并,使用全连接(how=‘outer’)确保即使某些股票代码未出现在高管违规数据集中,也能保留在结果中。

df = pd.merge(df1, df2, how='outer', on=['股票代码', '会计年度'])
df.head()


2.3 分组Groupby

接下来,

  1. 使用groupby()函数按 股票代码会计年度 进行分组
  2. 然后使用count()函数统计每组次数
  3. 并将计算命名为 违规次数

result_df = df.groupby(['股票代码', '会计年度'])['违规行为'].count().reset_index(name='违规次数')
result_df


2.4 检查&保存

检查结果, 无误后导出xlsx。字段包括股票代码、年度和违规次数。

df2[(df2['股票代码']=='871753') & (df2['公告日期'].dt.year==2022)]


df2[(df2['股票代码']=='873527') & (df2['公告日期'].dt.year==2018)]


这里仅随机检查了两个记录(现实中要多检查几次), 与result_df中是一致的, 现在保存结果供后续实证分析

result_df.to_excel('高管违规次数.xlsx', index=False)



数据集获取

链接: https://pan.baidu.com/s/1_6qPfhLwMnCwc_g8OFVA5w 提取码: hwew



广而告之