读取excel对一部分特征列z标准化一部分特征列哑变量编码，最后将处理的数据设为x进行逻辑回归学习

可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并使用 sklearn 库中的 `StandardScaler` 和 `OneHotEncoder` 来进行 Z 标准化和哑变量编码。然后，你可以使用逻辑回归算法进行学习。

下面是一个示例代码，展示了如何实现这些步骤：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 提取需要处理的特征列
z_features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']  # 需要进行 Z 标准化的特征列
ohe_features = ['feature4', 'feature5']  # 需要进行哑变量编码的特征列

# Z 标准化
scaler = StandardScaler()
data[z_features] = scaler.fit_transform(data[z_features])

# 哑变量编码
encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = pd.get_dummies(data[ohe_features])
data = pd.concat([data, encoded_data], axis=1)
data.drop(ohe_features, axis=1, inplace=True)

# 准备输入特征和目标变量
X = data.drop('target_variable', axis=1)
y = data['target_variable']

# 创建逻辑回归模型并进行训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 使用训练好的模型进行预测等操作
...

请根据你的实际数据和需求，修改变量名、特征列名称和文件路径等部分。这个示例代码可以帮助你实现读取 Excel 文件、Z 标准化、哑变量编码，并使用逻辑回归进行学习。你可以根据自己的需要对代码进行相应的调整和扩展。