用Python读取以下excel的数据32.6 32 31.9 31.4 30.3 28.1 27.3 26.8 26 25.3 22.3 22.1 22.2 22.2 22.5 22.6 22.9 23.4 23.7 23.8 26.2 25.6 再用Python基于这组数据x轴名称为年份（2000到2021） y轴名称为少儿抚养比（数据为读取的数据）画一个折线图y轴数据步长为1范围为5

以下是代码实现：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=None, usecols=[0])

# 设置x轴和y轴的数据
x = range(2000, 2021)
y = df.values.flatten().tolist()

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置y轴刻度范围和步长
plt.yticks(range(5, 32, 1))

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Child Dependency Ratio')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Ratio')

# 显示图表
plt.show()

这将绘制一个折线图，其中x轴显示年份，y轴显示少儿抚养比。y轴的范围设置为5到31，步长为1。

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用Python读取以下excel的数据32.6 32 31.9 31.4 30.3 28.1 27.3 26.8 26 25.3 22.3 22.1 22.2 22.2 22.5 22.6 22.9 23.4 23.7 23.8 26.2 25.6 再用Python基于这组数据x轴名称为年份（2000到2021） y轴名称为少儿抚养比（数据为读取的数据）画一个折线图

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来读取excel数据并画图。首先需要安装这两个库。

读取excel数据的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
data = df.values.flatten().tolist()

这里假设excel文件名为"data.xlsx"，数据从第一行开始，第一列没有列名，读取后转换成一维列表。

接下来，使用matplotlib库画出折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

x = list(range(2000, 2022))
plt.plot(x, data)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Dependency Ratio')
plt.title('Dependency Ratio of Children')
plt.show()

这里生成x轴的年份数据，然后使用plt.plot()函数画出折线图，再设置x轴和y轴的标签和标题，最后使用plt.show()函数显示图像。

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)
data = df.values.flatten().tolist()

x = list(range(2000, 2022))
plt.plot(x, data)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Dependency Ratio')
plt.title('Dependency Ratio of Children')
plt.show()

运行代码后，会弹出一个窗口显示折线图。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数（万人）') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果：') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

这段代码是一个Python程序，它的功能是进行时间序列分析。首先，导入了一些必要的模块和库，如pandas、numpy、matplotlib等。然后，定义了一个二维数组data，并将其转换为pandas的DataFrame格式。接下来，定义了一个名为test_stationarity的函数，用于检验时间序列的平稳性。具体而言，该函数计算了时间序列的移动平均和移动标准差，并绘制了它们的图形，然后执行ADF单位根检验，以确定时间序列是否平稳。最后，对原始数据进行了差分处理，并保存在新的DataFrame df_diff中。