针对xlsx文件用python分析，高数1，高数2，英语1，英语2，线代，概率这六列数据与YWK2成绩列数据的相关性，删除含有缺失项的行

在Python中，你可以使用pandas库来读取.xlsx文件，并运用统计学方法计算不同科目的成绩（高数1、高数2、英语1、英语2、线代、概率）与目标变量（YWK2成绩）之间的相关性。同时，使用dropna()函数可以删除包含缺失值的行。

以下是完成此任务的一个示例步骤：

1. 首先安装所需的库，如果还没有安装pandas和openpyxl，可以用pip安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用pandas库加载Excel文件：

   import pandas as pd

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx', engine='openpyxl')  # 替换'your_file.xlsx'为实际文件路径

3. 确保YWK2列存在并且是数字类型，如果不是，可以使用astype()函数将其转换：

   if 'YWK2' not in df.columns:
       raise ValueError("Column 'YWK2' not found")
   df['YWK2'] = df['YWK2'].astype(float)  # 或者其他合适的数据类型，如int等

4. 删除含有缺失值的行：

   df = df.dropna(subset=['YWK2'])  # 仅保留YWK2列无缺失值的行

5. 计算各科目成绩与YWK2成绩的相关系数（通常使用pearson相关性，但也可以考虑spearman秩相关性）：

   correlations = df[['高数1', '高数2', '英语1', '英语2', '线代', '概率']].corrwith(df['YWK2'])
   correlations = correlations.to_dict()

6. 最后，你可以打印出每个科目的相关性系数及其对应的科目名：

   for subject, correlation in correlations.items():
       print(f"{subject}: {correlation}")