用python实现对excel表格最后30行第5列到第44列数据利用欧式距离来聚类（注意每一列为一个数据点，每一行为一个特征）

我们可以使用Python中的Pandas和Scikit-learn库来实现这个任务。

首先，我们需要安装这两个库：

pip install pandas scikit-learn

然后我们可以按照以下步骤进行聚类：

1. 导入数据

我们可以使用Pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件。假设我们的Excel文件名为"data.xlsx"，我们可以使用以下代码导入数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, skiprows=lambda x: x < len(df)-30)

这个代码会读取Excel文件的最后30行，并且忽略第一行的标题行。

2. 数据清洗

我们需要将数据转换为NumPy数组，并且删除空值。我们还需要对数据进行归一化，以便于计算欧式距离。我们可以使用Scikit-learn库中的preprocessing模块来进行这些操作：

from sklearn import preprocessing

# 将数据转换为NumPy数组，并删除空值
data = df.iloc[:, 4:44].values
data = data[~pd.isnull(data).any(axis=1)]

# 数据归一化
normalized_data = preprocessing.normalize(data)

3. 计算距离矩阵

我们可以使用Scikit-learn库中的pairwise_distances函数来计算距离矩阵：

from sklearn.metrics import pairwise_distances

# 计算距离矩阵
dist_matrix = pairwise_distances(normalized_data, metric='euclidean')

4. 聚类

最后，我们可以使用Scikit-learn库中的KMeans算法来进行聚类。假设我们要将数据聚成5类，我们可以使用以下代码：

from sklearn.cluster import KMeans

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(dist_matrix)
labels = kmeans.labels_

这个代码会将数据聚成5类，并且返回每个数据点所属的类别（标签）。

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, skiprows=lambda x: x < len(df)-30)

# 将数据转换为NumPy数组，并删除空值
data = df.iloc[:, 4:44].values
data = data[~pd.isnull(data).any(axis=1)]

# 数据归一化
normalized_data = preprocessing.normalize(data)

# 计算距离矩阵
dist_matrix = pairwise_distances(normalized_data, metric='euclidean')

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5).fit(dist_matrix)
labels = kmeans.labels_

print(labels)