python获取excel数据，有产品信息，产品规格，检验结果，通过这些数据，来预测未来同样产品出现不合格的概率，代码实现

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关于您的问题，可以使用Python的pandas和scikit-learn库来进行数据分析和预测建模。您可以先将excel数据读取到pandas的DataFrame中，然后对数据进行清洗和处理，提取需要的特征和标签。接着可以使用机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林等）来训练模型，得出预测结果。具体代码实现可以参考以下示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取excel数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征和标签
X = data[['产品信息', '产品规格', '检验结果']]
y = data['是否合格']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率为：', accuracy)

上述示例使用逻辑回归模型进行预测建模，您也可以尝试其他算法来得到更好的预测效果。