python深度学习数据分析的代码，要求引用execl的数据，共计有21个标签分类，且最终进行绘图

以下是使用Python进行Excel数据分析和可视化的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对数据进行预处理和清洗，包括空值填充和数据类型转换等操作

# 分类统计
category_count = data.groupby('category').size()

# 绘制条形图
plt.bar(category_count.index, category_count.values)
plt.title('Category Count')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

其中，`data.xlsx` 是存储数据的Excel文件，`category` 是数据中的一个标签分类。上述代码读取Excel数据，对数据进行预处理和清洗，然后统计不同分类的数据量并绘制条形图。如果有多个标签分类，可以使用多个 `groupby` 进行统计，然后绘制多组条形图或堆积条形图等。

相关问题

python深度学习数据分析的代码，要求引用execl的数据，共计有21个标签分类

以下是一个基于Python和Pandas库的代码示例，可以读取Excel文件中的数据并进行分类：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据按照标签分类
labels = ['标签1', '标签2', '标签3', '标签4', '标签5', '标签6', '标签7', '标签8', '标签9', '标签10', '标签11', '标签12', '标签13', '标签14', '标签15', '标签16', '标签17', '标签18', '标签19', '标签20', '标签21']
for label in labels:
    df[label] = df['标签列名'].apply(lambda x: 1 if label in x else 0)

# 输出分类后的数据
print(df)

其中，`data.xlsx`是Excel文件名，`标签列名`是Excel文件中包含标签信息的列名。代码会自动将数据按照标签分类，分类后的数据会输出到控制台。你可以根据需要对代码进行修改，比如更改标签列表或输出方式等。

python深度学习数据分析的代码，要求引用execl的数据，共计有21个标签

以下是一个使用Python Pandas库读取Excel数据文件的示例代码，其中包含21个标签：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 查看数据
print(df.head())

# 访问特定的标签列
print(df['标签1'])

# 访问特定的行和列
print(df.loc[0, '标签2'])

请注意，需要先安装Pandas库。还要根据您的Excel文件的实际结构和内容进行修改。