参见重现期公式，采用Excel编制重现期计算公式。

好的，以下是重现期计算公式的Excel编制方法：

1. 首先，将你所需计算的项目或设备的年度维护费用、修理费用等数据录入Excel表格中。

2. 在Excel中选择一个单元格，输入以下重现期公式：

重现期 = 设备原值 / (年度维护费用 + 年度修理费用)

其中，设备原值指的是项目或设备的购买成本或投资成本。

3. 按下回车键，Excel将自动计算重现期，并将结果显示在该单元格中。

4. 如果需要在其他单元格中进行重现期计算，只需复制以上公式到目标单元格即可。

请注意，以上公式仅适用于不考虑折旧、通货膨胀等因素的简单重现期计算。在实际应用中，可能需要考虑更多因素，因此建议在使用前进行充分的数据分析和计算。

相关问题

朴素贝叶斯介绍以及相关公式

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，因此称为"朴素"。

贝叶斯定理的公式为：

$P(y|x) = \frac{P(x|y)P(y)}{P(x)}$

其中，$x$ 表示特征，$y$ 表示分类标签，$P(y|x)$ 表示在给定特征 $x$ 的情况下，分类为 $y$ 的概率，$P(x|y)$ 表示在给定分类 $y$ 的情况下，特征 $x$ 出现的概率，$P(y)$ 表示分类 $y$ 出现的概率，$P(x)$ 表示特征 $x$ 出现的概率。

朴素贝叶斯算法的基本思想是，对于给定的样本，计算每个类别的后验概率，然后将样本归为后验概率最大的类别。具体来说，朴素贝叶斯算法通过计算下面的式子来预测样本的分类：

$\hat{y} = \operatorname*{argmax}_{y \in Y} P(y|x) = \operatorname*{argmax}_{y \in Y} P(x|y)P(y)$

其中，$\hat{y}$ 表示预测的分类，$Y$ 表示所有可能的分类，$\operatorname*{argmax}$ 表示取最大值的分类。

在实际应用中，朴素贝叶斯算法通常使用以下三种模型：高斯朴素贝叶斯模型、多项式朴素贝叶斯模型和伯努利朴素贝叶斯模型。

高斯朴素贝叶斯模型假设特征的概率分布为高斯分布，多项式朴素贝叶斯模型假设特征的概率分布为多项式分布，伯努利朴素贝叶斯模型假设特征的概率分布为伯努利分布。这三种模型的具体公式可以参见相关文献。

pandas 写入Excel

您可以使用pandas库中的`to_excel`函数将数据写入Excel文件。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 写入Excel文件
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

这将创建一个名为"output.xlsx"的Excel文件，并在第一个工作表中写入数据帧的内容。

您还可以指定写入哪个工作表、指定写入哪些列、添加标题行等。有关更多选项，请参见pandas文档。