df1 = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.xlsx')做一个循环，读取a1到a14

你可以使用一个循环来实现这个功能。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
    filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
    df = pd.read_excel(filename)
    # 在这里进行你需要的操作
    print(df.head())

这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx，每次读取一个文件，并将其存储在 `df` 变量中。你可以在循环体中对每个文件进行需要的操作。在这个例子中，我使用 `print(df.head())` 打印了每个文件的前五行。

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df1 = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.xlsx')做一个循环，读取a1到a14,分别复制为df1到df14

你可以使用一个列表来存储所有的 DataFrame，并在循环中将每个 DataFrame 添加到列表中。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个空列表，用于存储所有的 DataFrame
dfs = []

# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
    filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
    df = pd.read_excel(filename)
    # 将每个 DataFrame 添加到列表中
    dfs.append(df)

# 将列表中的 DataFrame 分别赋值给 df1 到 df14 变量
df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7, df8, df9, df10, df11, df12, df13, df14 = dfs

这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx，每次读取一个文件，并将其存储在 `df` 变量中。然后，将每个 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。最后，将列表中的 DataFrame 分别赋值给 `df1` 到 `df14` 变量。这样，你就可以使用 `df1` 到 `df14` 变量来访问每个文件的数据了。

df1['date'] = df1['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))写一个循环，相同操作，1到14

你可以使用一个循环来对每个 DataFrame 执行相同的操作。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import matplotlib.dates as mdates

# 创建一个空列表，用于存储所有的 DataFrame
dfs = []

# 循环读取文件
for i in range(1, 15):
    filename = 'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a{}.xlsx'.format(i)
    df = pd.read_excel(filename)
    # 将每个 DataFrame 添加到列表中
    dfs.append(df)

# 循环对每个 DataFrame 执行相同的操作
for i in range(14):
    df = dfs[i]
    df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))

这个循环会从 a1.xlsx 读取到 a14.xlsx，每次读取一个文件，并将其存储在 `df` 变量中，然后将每个 DataFrame 添加到 `dfs` 列表中。接下来，循环遍历 `dfs` 列表中的每个 DataFrame，并对它们进行相同的操作。在这个例子中，我使用 `df['date'] = df['date'].apply(lambda x: mdates.date2num(pd.to_datetime(x)))` 将每个 DataFrame 的 'date' 列转换为 matplotlib 的日期格式。