python分析 数据中包含手环2020/09/21到2020/09/27的模拟数据。文件类型为xlsx，分为基本信息、跑步、步行、骑行、健身、羽毛球和心率等记录工作表，数据文件为data1.xlsx。 要求： (1)统计一周中每天的步数、距离的情况 (2)统计每日消耗卡路里情况 (3)统计每日心率情况 (4)统计每日温度情况 (5)统计每日体温变化 (6)统计运动情况 (7)每日运动持续时长 (8)每次运动心率最大值、最小值、平均值 (9)要求使用折线图柱状图等图表进行展示

好的，这些都是关于数据分析的要求，需要使用Python进行处理和可视化。我可以帮你完成这个任务，需要使用pandas、matplotlib等相关库。以下是大致的代码框架，你可以参考一下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
data = pd.read_excel('data1.xlsx', sheet_name=None)

# 统计每天步数、距离情况
daily_steps = data['步行'][['日期', '步数']].groupby('日期').sum()
daily_distance = data['步行'][['日期', '距离']].groupby('日期').sum()

# 可视化每天步数、距离情况
fig, ax = plt.subplots(2, 1)
daily_steps.plot(ax=ax[0], kind='bar', title='每天步数情况')
daily_distance.plot(ax=ax[1], kind='bar', title='每天距离情况')

# 统计每日消耗卡路里情况
daily_calories = data['步行'][['日期', '卡路里']].groupby('日期').sum()

# 可视化每日消耗卡路里情况
daily_calories.plot(kind='bar', title='每日消耗卡路里情况')

# 统计每日心率情况
daily_heart_rate = data['心率'][['日期', '平均心率']].groupby('日期').mean()

# 可视化每日心率情况
daily_heart_rate.plot(kind='line', title='每日心率情况')

# 统计每日温度情况
daily_temperature = data['基本信息'][['日期', '温度']].groupby('日期').mean()

# 可视化每日温度情况
daily_temperature.plot(kind='line', title='每日温度情况')

# 统计每日体温变化
daily_body_temperature = data['基本信息'][['日期', '体温']].groupby('日期').mean()

# 可视化每日体温变化
daily_body_temperature.plot(kind='line', title='每日体温变化')

# 统计运动情况
sports = ['跑步', '步行', '骑行', '健身', '羽毛球']
sports_duration = pd.DataFrame(columns=sports)
for sport in sports:
    sports_duration[sport] = [data[sport]['时长'].sum()]

# 可视化运动情况
sports_duration.plot(kind='bar', title='运动情况')

# 统计每日运动持续时长
daily_duration = pd.DataFrame(columns=sports, index=daily_steps.index)
for sport in sports:
    daily_duration[sport] = data[sport][['日期', '时长']].groupby('日期').sum().fillna(0)

# 可视化每日运动持续时长
daily_duration.plot(kind='bar', stacked=True, title='每日运动持续时长')

# 统计每次运动心率最大值、最小值、平均值
sports_heart_rate = pd.DataFrame(columns=['运动', '最大心率', '最小心率', '平均心率'])
for sport in sports:
    df = data[sport][['最大心率', '最小心率', '平均心率']]
    max_hr = df['最大心率'].max()
    min_hr = df['最小心率'].min()
    mean_hr = df['平均心率'].mean()
    sports_heart_rate = sports_heart_rate.append({'运动': sport, '最大心率': max_hr, '最小心率': min_hr, '平均心率': mean_hr}, ignore_index=True)

# 可视化每次运动心率最大值、最小值、平均值
sports_heart_rate.set_index('运动').plot(kind='bar', title='每次运动心率最大值、最小值、平均值')

plt.show()

这里仅提供了一个大致的代码框架，具体实现还需要根据数据的具体情况进行调整。同时，需要注意的是，这里使用的是pandas和matplotlib等库，需要先安装这些库才能正常运行代码。