判断excel中的某一列数据是否满足正态分布并可视化

要判断 Excel 中某一列数据是否符合正态分布，可以通过 Pandas 库进行读取和处理数据，然后使用 Scipy 库的 `shapiro` 函数进行正态性检验。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 Excel 数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 获取指定列的数据
data = df['col_name']

# 计算 Shapiro-Wilk 正态性检验
stat, p = stats.shapiro(data)

# 绘制直方图和 QQ 图
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='g')
ax[1] = stats.probplot(data, plot=ax[1])
plt.show()

# 输出正态性检验结果
if p > 0.05:
    print("数据符合正态分布")
else:
    print("数据不符合正态分布")

其中，`data.xlsx` 是包含数据的 Excel 文件名，`Sheet1` 是数据所在的工作表名，`col_name` 是指定的列名。在绘制图表时，使用 `hist` 函数绘制直方图，并使用 `probplot` 函数绘制 QQ 图。在输出检验结果时，当 p 值大于 0.05 时，可以认为数据符合正态分布，否则不符合。

如果需要对不符合正态分布的数据进行变换以满足正态分布，可以尝试使用对数变换、指数变换等方法。