使用Python读取Excel第一列第二行之后的浮点型数据，并把他们指定为离散型

可以使用Python中的openpyxl库来读取Excel文件，并使用离散化技术将连续型数据转化为离散型数据。以下是一个示例代码，演示如何读取Excel文件中第一列第二行之后的浮点型数据，并将其按照等宽离散化的方法转化为离散型数据：

import openpyxl
import numpy as np

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择需要读取的工作表
ws = wb['Sheet1']

# 读取第一列第二行之后的数据
data = [cell.value for cell in ws['A2':'A'+str(ws.max_row)]]

# 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据
bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10)
discretized_data = np.digitize(data, bin_edges)

# 打印转化后的数据
print(discretized_data)

在上述代码中，我们使用了openpyxl库来读取Excel文件，并使用了numpy库的digitize()方法来将浮点型数据离散化为离散型数据。具体来说，我们首先读取了第一列第二行之后的浮点型数据，然后使用numpy库的linspace()方法生成了一组等宽的区间，接着使用digitize()方法将浮点型数据映射到对应的离散值上。最后，我们打印出转化后的离散型数据。