读取excel表格数据进行核密度估计 python

要进行核密度估计，可以使用Python的SciPy库中的“gaussian_kde”函数。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：numpy、pandas和scipy.stats。

2. 使用pandas中的“read_excel”函数读取Excel表格数据并存储为DataFrame类型。

3. 从DataFrame类型中提取所需的列并将其转换为numpy数组类型。

4. 使用scipy.stats库中的“gaussian_kde”函数进行核密度估计。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import gaussian_kde

# 读取Excel表格数据并存储为DataFrame类型
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 从DataFrame类型中提取所需的列并将其转换为numpy数组类型
data = np.array(df['column_name'])

# 使用gaussian_kde函数进行核密度估计
density = gaussian_kde(data)

# 生成横坐标
x = np.linspace(min(data), max(data), 100)

# 绘制核密度曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, density(x))
plt.show()

其中，“column_name”需要替换为Excel表格中所需列的列名。在绘制核密度曲线时，可以根据数据范围调整“x”的起始和结束点以及点数。