Excel电子表格是跟踪股票信息的常见工具。但是，手动更新最新信息的电子表格可以很繁琐且耗时。在本篇博客中，我们将探讨一个Python代码，通过自动更新Excel电子表格与最新股票信息来简化这个过程。

该代码由两个函数组成：get_days_now_buy和update_stock_excel。前者接受表名和股票代码作为参数，从Excel文件读取数据，并返回股票购买日期和今天的工作日之间的天数。后者接受表名、股票代码列表、名称列表和每只股票当前和开盘价格列表作为参数。它从Excel表格中读取现有数据，使用新数据更新它，并写回表格。最后，它返回每只股票的购买价格列表。

以下是这两个函数的源代码：

要使用此代码，您需要安装以下库：pandas、numpy和datetime。您还需要在Stock_templet_path变量中指定电子表格的路径。

总之，这个Python代码是自动更新Excel电子表格与最新股票信息的有用工具。它可以为任何需要定期跟踪股票价格的人节省时间和精力。它可以用于个人投资者、股票交易员以及其他需要更新股票价格信息的人士。

当我们了解这个代码的不同部分时，就能更好地理解其工作原理。

首先，get_days_now_buy函数使用pandas库中的read_excel方法读取指定电子表格的数据，并检查其中是否包含给定股票代码。如果找不到该代码，则会返回None；否则，该函数将从电子表格中提取购买日期并计算持有时间。

然后，update_stock_excel函数使用read_excel方法读取指定电子表格的数据。如果找不到该表格，则创建一个新表格。然后，该函数使用股票代码列表迭代通过循环。在每次迭代中，它从电子表格中提取购买价格并将其添加到buy_list列表中。然后，它根据新的和开盘价格计算每只股票的收益率，并将其添加到字典pd_dict中。接下来，该函数使用add_row_to_excel方法将新行添加到电子表格中，并将持有天数作为参数传递。

最后，该函数返回buy_list列表，其中包含每只股票的购买价格。这些价格可以用于进一步的分析和决策。

源文件链接及描述见：https://blog.csdn.net/Fei_Yang_YF/article/details/129832565?spm=1001.2014.3001.5501