给出四大国有银行2018年相关财务和监管指标的排名,要求将4家银行各项指标的排名绘制成雷达图并且以2*2子图的形式显示见data.xlsx“第二题”工作表（‪位置在D:\AppData\Desktop\data.xlsx））,利用python实现以上代码

对不起，作为一个文本生成模型，我无法直接访问文件系统或执行Python代码。但是，我可以指导你如何使用Python的数据分析库pandas来加载数据，并利用matplotlib或seaborn库绘制雷达图。

首先，你需要安装必要的库，如pandas、matplotlib和openpyxl（如果数据存储在Excel文件中）。你可以通过运行以下命令安装：

pip install pandas matplotlib openpyxl

然后，按照以下步骤操作：

1. **加载数据**:
使用pandas的`read_excel`函数加载Excel文件的数据：

import pandas as pd

# 如果你的文件路径是相对路径
file_path = "data.xlsx"
sheet_name = "第二题"  # 工作表名称
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

2. **处理数据**:
确保数据已经清洗并整理好，包含你要用于绘制雷达图的各个指标列。例如，假设列名分别是'指标1', '指标2', ...。

3. **绘制雷达图**:
使用`mpl_toolkits.axes_grid1`中的`radar_factory`或`plotly.express`库来创建雷达图。这里给出一个基础示例，展示如何用matplotlib绘制：

from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def radar_factory(ax):
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi, df.columns.size, endpoint=False)
    r = [df[col].mean() for col in df]
    ax.set_rlabel_position(-22.5)  # Move radial labels away from plotted line
    ax.plot(theta, r, linewidth=1, linestyle='solid')
    ax.fill(theta, r, alpha=0.25)

    ax.set_xticks(np.deg2rad(range(0, 360, 30)))
    ax.set_yticklabels(df.columns)

    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
    return cax

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    if i < len(df.columns):
        radar_factory(ax)

记得替换`df.columns`为实际指标列表，这应该是一个包含所有四个银行对应指标的列表。

4. **保存图表**:
最后，可以使用`savefig`函数保存结果：

plt.tight_layout()
plt.savefig('bank_radar_plots.png')

如果你需要使用更高级的交互式图表，可以考虑plotly库，它有内置的雷达图功能。完成上述步骤后，你可以查看每个子图，比较四大国有银行的各项指标排名。