python深度学习数据分析的代码，要求引用execl的数据，共计有21个因子

下面是一个使用Python进行数据分析的示例代码，它使用了Pandas库来读取Excel文件，并使用21个因子进行分析：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 计算每个因子的平均值
factors = ["factor1", "factor2", "factor3", "factor4", "factor5", "factor6", "factor7",
           "factor8", "factor9", "factor10", "factor11", "factor12", "factor13", "factor14",
           "factor15", "factor16", "factor17", "factor18", "factor19", "factor20", "factor21"]
means = []
for factor in factors:
    mean = data[factor].mean()
    means.append(mean)

# 输出每个因子的平均值
for i in range(len(factors)):
    print(factors[i], ":", means[i])

在这个代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数读取了一个名为"data.xlsx"的Excel文件，并将其存储在一个名为"data"的Pandas DataFrame对象中。然后，我们使用一个名为"factors"的列表来存储我们要分析的21个因子的名称。接下来，我们使用一个循环来计算每个因子的平均值，并将这些平均值存储在一个名为"means"的列表中。最后，我们使用另一个循环来输出每个因子的平均值。