python提取excel表格的数据进行分布拟合

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取Excel文件并提取数据，然后利用matplotlib或seaborn库进行数据分布的可视化以及scipy库进行统计拟合。以下是基本步骤：

1. 首先，安装所需的库（如果尚未安装）：

   pip install pandas matplotlib scipy openpyxl (如果文件是xlsx格式)

2. 使用pandas读取Excel文件：

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 替换 'your_file.xlsx' 为你实际的文件路径

3. 提取需要分析的数据列：

   column_data = data['column_name']  # 将 'column_name' 替换成你想分析的具体列名

4. 对数据进行描述性统计和初步查看分布情况：

   print(column_data.describe())  # 查看数值型数据的基本统计信息
   plt.hist(column_data)  # 绘制直方图展示数据分布

5. 使用scipy进行正态分布、泊松分布等拟合：

   from scipy.stats import norm, poisson
   fit = norm.fit(column_data)  # 拟合正态分布
   plt.plot(column_data, norm.pdf(column_data, *fit), 'k--', lw=2)  # 绘制概率密度函数

   # 或者对于计数数据
   fit_poisson = poisson.fit(column_data, floc=0)  # 拟合泊松分布
   plt.plot(column_data, poisson.pmf(column_data, *fit_poisson), 'g-', lw=2)

6. 显示图表：

   plt.show()