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请帮我为ai替代率匹配投资水平、敏捷程度和高管背景，这三个都开一列，匹配的条件是年份和股票代码，对于...

Erstellt am: 17. Juni 2025

Beantwortet mit O3 von Chat01

Frage

A股上市公司人工智能投资水平（剔除st及金融）.xlsx
企业ai替代率.xlsx
敏捷度.xlsx
高管数字化背景.xlsx

请帮我为ai替代率匹配投资水平、敏捷程度和高管背景，这三个都开一列，匹配的条件是年份和股票代码，对于没有的数值不用赋值，提供供我直接下载的表格形式

Python

python
os.listdir('/mnt/data')

['企业ai替代率.xlsx', '敏捷度.xlsx', 'A股上市公司人工智能投资水平（剔除st及金融）.xlsx', '高管数字化背景.xlsx']

Python

python
# Attempt to load with pandas to preview first few rows and columns
ai_invest_path = '/mnt/data/A股上市公司人工智能投资水平（剔除st及金融）.xlsx'
ai_replace_path = '/mnt/data/企业ai替代率.xlsx'
agility_path = '/mnt/data/敏捷度.xlsx'
exec_bg_path = '/mnt/data/高管数字化背景.xlsx'

ai_invest_df = pd.read_excel(ai_invest_path, nrows=5)
ai_replace_df = pd.read_excel(ai_replace_path, nrows=5)
agility_df = pd.read_excel(agility_path, nrows=5)
exec_bg_df = pd.read_excel(exec_bg_path, nrows=5)

(ai_invest_df.head(), ai_replace_df.head(), agility_df.head(), exec_bg_df.head())

Python

python
ai_invest_df.head()

   证券代码    年份 证券简称  人工智能软件投资(元)   人工智能硬件投资(元)    人工智能总投资(元)  人工智能投资水平
0     2  2010  万科A          NaN  5.901127e+07  5.901127e+07    0.0003
1     2  2011  万科A          NaN  6.757055e+07  6.757055e+07    0.0002
2     2  2012  万科A          NaN  7.217291e+07  7.217291e+07    0.0002
3     2  2013  万科A          NaN  8.558682e+07  8.558682e+07    0.0002
4     2  2014  万科A          NaN  1.069330e+08  1.069330e+08    0.0002

Python

python
ai_replace_df = pd.read_excel(ai_replace_path, engine='openpyxl', nrows=5)
ai_replace_df.head()

Python

python
with open(ai_replace_path, 'rb') as f:
    head = f.read(200)
head[:50]

b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1\x1a\xe1\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00>\x00\x03\x00\xfe\xff\t\x00\x06\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00M\x00\x00\x00\x01\x00'

Python

python
import xlrd

Python

python
!pip -q install xlrd

Python

python
with open(agility_path, 'rb') as f:
    print(f.read(8))

Python

python
agility_df = pd.read_excel(agility_path, engine='openpyxl', nrows=5)
agility_df.head()

   symbol  year  board  stock
0       1  2010     13      3
1       1  2011      9      3
2       1  2012     13      4
3       1  2013      9      2
4       1  2014     10      3

Python

python
with open(exec_bg_path, 'rb') as f:
    print(f.read(8))

Python

python
exec_bg_df = pd.read_excel(exec_bg_path, engine='openpyxl', nrows=5)
exec_bg_df.head()

    Stkcd  Reptdt PersonID Major
0    证券代码  统计截止日期     人员ID    专业
1  000001    2010  3039342     0
2  000001    2010  3030656     0
3  000001    2010  3054556     0
4  000001    2010  3090144     0

Python

python
try:
    ai_replace_df = pd.read_excel(ai_replace_path, engine='pyxlsb', nrows=5)
except Exception as e:
    print(e)

Python

python
agility_df.head()

   symbol  year  board  stock
0       1  2010     13      3
1       1  2011      9      3
2       1  2012     13      4
3       1  2013      9      2
4       1  2014     10      3

Python

python
agility_df.sample(5)

   symbol  year  board  stock
4       1  2014     10      3
3       1  2013      9      2
0       1  2010     13      3
1       1  2011      9      3
2       1  2012     13      4

Python

python
agility_full = pd.read_excel(agility_path, engine='openpyxl')
agility_full.shape

(51626, 4)

Python

python
exec_bg_df2 = pd.read_excel(exec_bg_path, engine='openpyxl', header=1)
exec_bg_df2.head()

   证券代码  统计截止日期     人员ID   专业
0     1    2010  3039342    0
1     1    2010  3030656    0
2     1    2010  3054556    0
3     1    2010  3090144    0
4     1    2010   309382  NaN

Python

python
agility_full.columns

Index(['symbol', 'year', 'board', 'stock'], dtype='object')

Python

python
with ExcelFile(agility_path, engine='openpyxl') as xls:
    print(xls.sheet_names)

Python

python
agility_full[['board','stock']].describe()

              board         stock
count  51612.000000  51624.000000
mean       9.489828      3.318786
std        3.949262      1.776647
min        0.000000      1.000000
25%        7.000000      2.000000
50%        9.000000      3.000000
75%       11.000000      4.000000
max       58.000000     33.000000

Gedanke

It looks like 'board' might refer to board meetings frequency, and 'stock' could represent something else entirely. I’m still not sure if I should compute '敏捷度' by adding them up or finding a ratio between the two. It seems the dataset only contains raw counts, not aggregated data. But maybe '敏捷度' already exists in the dataset, disguised as something else. I'll check if 'board' or 'stock' could be strings. Maybe the user doesn’t need the computed value—they just want to join the data.

Thought for 6m 42s

Antwort

我查看了您上传的 4 个文件，发现有两点需要请您确认/补充，才能顺利把四套数据按“年份 + 股票代码”整合成一张可下载的表格：

  1. 《企业ai替代率.xlsx》文件的格式

    • 该文件实际上是早期 .xls （二进制 OLE）格式，而目前环境只支持新版 .xlsx 或 .csv。
    • 请您把“企业ai替代率”重新保存为 .xlsx 或 .csv 后重新上传（可直接用 Excel 另存为 .xlsx，即可解决）。

  2. “敏捷程度”应取哪一列/指标？

    • 在《敏捷度.xlsx》中，只看到 symbol (股票代码) / year / board / stock 四列，没有直接标注“敏捷度”数值。
    • 您希望我用其中哪一列（或用某种计算方式）作为“敏捷程度”列？
      • 例如：直接用 board、或用 stock、或二者之和/比例等？

只要收到：

  • 可读取的 AI 替代率文件（.xlsx/.csv）
  • 您对“敏捷程度”列的确定或计算说明

我就能立即把四表 按“年份+股票代码”外左连接，补齐缺失值为空，并生成可直接下载的 Excel/CSV 文件并在对话中提供下载链接。期待您的补充！

Frage

企业ai替代率.xlsx

把表格2,3,4的数据匹配到表格一，匹配的的标准为symbol和year，根据这两列，只需要匹配表格1中有的就可以，没有的话不需要填充

Python

python
data_dir = '/mnt/data'
os.listdir(data_dir)

['敏捷度.xlsx', '企业ai替代率.xlsx', '高管数字化背景.xlsx', 'A股上市公司人工智能投资水平（剔除st及金融）.xlsx']

Python

python
# Load the files and inspect minimal rows
def try_read(path):
    try:
        df = pd.read_excel(path)
        return df.head()
    except Exception as e:
        return str(e)

for fname in os.listdir(data_dir):
    print(fname)
    res = try_read(os.path.join(data_dir, fname))
    print(res)
    print('---')

Python

python
try:
    df_ai = pd.read_excel('/mnt/data/企业ai替代率.xlsx', engine='openpyxl')
except Exception as e:
    print("openpyxl error", e)

Python

python
df_mj = pd.read_excel('/mnt/data/敏捷度.xlsx')
df_mj.head()

   symbol  year  board  stock
0       1  2010   13.0    3.0
1       1  2011    9.0    3.0
2       1  2012   13.0    4.0
3       1  2013    9.0    2.0
4       1  2014   10.0    3.0

Python

python
df_gj = pd.read_excel('/mnt/data/高管数字化背景.xlsx')
df_gj.head()

    Stkcd  Reptdt PersonID Major
0    证券代码  统计截止日期     人员ID    专业
1  000001    2010  3039342     0
2  000001    2010  3030656     0
3  000001    2010  3054556     0
4  000001    2010  3090144     0

Python

python
df_gj2 = pd.read_excel('/mnt/data/高管数字化背景.xlsx', header=1)
df_gj2.head()

   证券代码  统计截止日期     人员ID   专业
0     1    2010  3039342    0
1     1    2010  3030656    0
2     1    2010  3054556    0
3     1    2010  3090144    0
4     1    2010   309382  NaN

Gedanke

Addressing file conversion

I’m considering using ’board’ as an agility metric for now, or combining both 'board' and 'stock' columns, and the user can later adjust it. But we’re still stuck with the AI替代率 file issue. I can offer generating columns 3 and 4 (敏捷度 and 高管背景) and ask the user to re-upload AI替代率 in the right format for integration. I could attempt file conversion, but the necessary tools aren't available. Looks like we'll need the user to convert the file or help us map the columns more accurately.

Requesting clarifications and next steps

We’re still facing some issues with processing the data. For Table 2, it seems the Excel format is outdated, so I'll kindly ask the user to re-upload an .xlsx or CSV file.
For agility, I need them to specify whether we should use the "board" or "stock" column, or create a derived measure.
Also, regarding the high-level digital background, could they clarify the rule for calculating this? For instance, should we compute the proportion of execs with a digital major? I’ll need to wait for their response to move forward.

Thought for 4m 50s

Antwort

我已经把 4 份文件在后台尝试读取并做了初步对齐，结果如下：

文件读取情况还需确认 / 处理
A股上市公司人工智能投资水平（剔除ST及金融）.xlsx（表 1）✅ 已成功读取。<br>关键列：<br>• 证券代码 → 建议统一补零为 6 位（如 2→000002）<br>• 年份—
企业ai替代率.xlsx（表 2）❌ 依旧是 旧版 .xls 二进制格式（只是把扩展名改成 .xlsx）。pandas 需要 .xlsx / .csv 才能解析，当前环境无法安装 xlrd。请重新保存为真正的 .xlsx 或 .csv 再上传。<br>操作：Excel → “另存为” → 文件类型选 “Excel 工作簿 (*.xlsx)”
敏捷度.xlsx（表 3）✅ 能读取。<br>包含列：`symbolyear
高管数字化背景.xlsx（表 4）✅ 能读取，但首行是中文列名，会把真实数据错位。已将第 2 行当列名后可正常解析：`证券代码统计截止日期

接下来可做的（等待您确认后立即执行）

  1. 您重新上传表 2（AI 替代率）的 .xlsx 或 .csv
  2. 告诉我：
    • 表 3 用哪一列或哪种方式作为“敏捷程度”
    • 表 4 里“高管数字化背景”的计算口径（计数、百分比等）

收到这两点后，我会：

  • 将 4 份数据按 symbol + year 左连接到表 1（只匹配表 1 已有的组合，缺失留空）
  • 输出一张合并后的 Excel 和/或 CSV 文件
  • 在对话里直接给您下载链接

期待您的补充！

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