使用python，列出代码。 读取Excel1，识别“年龄”列，导入SPSS，操作SPSS对其进行正态检验，输出结果

非常感谢您的提问。下面是使用Python完成您所描述操作的代码：

import pandas as pd
import pyreadstat
import scipy.stats as stats

# 读取Excel1，并只保留年龄列
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx', usecols=['年龄'])

# 导入SPSS数据
spssdata, meta = pyreadstat.read_sav('data.sav')

# 将Excel1里的年龄列加入已导入的数据中
spssdata['Excel1_年龄'] = df['年龄']

# 对Excel1里的年龄列进行正态检验
shapiro_results = stats.shapiro(spssdata['Excel1_年龄'])

# 输出Shapiro-Wilk检验的结果
print("Shapiro-Wilk Test Results:")
print("--------------------------")
print("Test Statistic: %.5f" % shapiro_results.statistic)
print("p-value: %.5f" % shapiro_results.pvalue)

希望这个代码能够帮助您。如果您有任何疑问或者需要进一步的帮助，请随时回复。

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使用python，列出代码。 读取Excel1，转换为SPSS读取的文件

Sure, here is the Python code to read an Excel file and convert it to a format compatible with SPSS:

import pandas as pd
import pyreadstat

# Read the Excel file
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx')

# Convert to SPSS format
spss_df, meta = pyreadstat.data_to_sav(df)

# Save the SPSS file
pyreadstat.write_sav(spss_df, 'Excel1.sav', file_label='Excel1 data', variable_value_labels=meta.variable_value_labels)

This code reads an Excel file named 'Excel1.xlsx', converts it to an SPSS-compatible format using the 'pyreadstat' package, and saves the resulting file as 'Excel1.sav'. You will need to install the 'pandas' and 'pyreadstat' packages to run this code.

Python 读取SPSS文件

Python可以使用`pandas`库来读取SPSS文件。`pandas`是一个强大的数据处理库，它提供了许多功能来处理各种数据格式，包括SPSS文件。

要读取SPSS文件，首先需要安装`pandas`库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

安装完成后，可以使用以下代码来读取SPSS文件：

import pandas as pd

# 读取SPSS文件
data = pd.read_spss('path/to/file.sav')

# 打印数据
print(data.head())

在上面的代码中，`read_spss()`函数用于读取SPSS文件，参数是SPSS文件的路径。读取后的数据将存储在一个`DataFrame`对象中，可以使用`head()`函数来查看前几行数据。