读取excel数据并做多元线性回归

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要安装 Pandas 和 Scikit-learn 两个 Python 库。

接下来，你可以使用 Pandas 中的 read_excel 函数来读取 Excel 文件中的数据。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

假设你的 Excel 文件名为 data.xlsx，这段代码会将文件中的数据读取到一个名为 data 的 Pandas 数据框中。

接着，你可以使用 Scikit-learn 中的 LinearRegression 类来进行多元线性回归。例如：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = data.drop('y', axis=1)
y = data['y']

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

这段代码中，首先我们从 data 数据框中将自变量和因变量分离出来，分别赋值给 X 和 y 变量。然后，我们创建一个 LinearRegression 类的实例，调用 fit 方法来拟合模型。

最后，你可以使用模型的 predict 方法来进行预测。例如：

y_pred = model.predict(X)

这段代码会使用模型对 X 中的数据进行预测，并将结果保存到 y_pred 变量中。

希望这些代码能够帮助你完成多元线性回归。如果你有其他问题，请随时问我。