用python语言实现下列要求：即一个excel表格中用五列数据，其中前两列为自变量，后三列为因变量，利用前两列数据，分别对后三列变量进行二元线性拟合，并输出回归系数

在Python中，我们可以使用pandas库处理Excel数据，然后利用statsmodels库来进行二元线性回归分析。以下是一个简单的步骤说明：

首先，你需要安装所需的库，如果还没有的话：

pip install pandas numpy statsmodels openpyxl

然后，你可以通过以下代码读取Excel文件并执行回归：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols

# 1. 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl')  # 替换 'your_file.xlsx' 为你的文件路径

# 确保数据已经被正确设置，例如数据应该像这样：
#       x1      x2     y1     y2     y3
# 0   val1   val2   val3   val4   val5
# 1   ...     ...    ...    ...    ...

# 2. 检查数据格式，确认前两列是自变量，后三列是因变量
assert set(df.columns[0:2]) == {'x1', 'x2'}, "自变量列名应为 'x1' 和 'x2'"
assert set(df.columns[2:]) <= {'y1', 'y2', 'y3'}, "因变量列名应在 'y1', 'y2', 'y3' 中"

# 3. 对每个因变量做二元线性回归
results_list = []
for col in ['y1', 'y2', 'y3']:
    formula = f"{col} ~ x1 + x2"
    model = ols(formula, data=df).fit()  # 使用ols函数进行回归
    results_list.append(model.params)  # 存储回归系数

# 4. 输出结果
output_dict = dict(zip(['Intercept', 'x1', 'x2'], zip(*results_list)))
print(f"回归系数结果:\n{output_dict}")

注意：上述代码假设所有因变量都只包含两个自变量（x1和x2）。如果有其他条件或复杂情况，代码需要适当调整。