针对xlsx文件用python分析，筛选出KC2列值为“高等数学”或者'高等数学1'的行，在这些行中提取CJ1列和YWK2列的相关性

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件，并结合numpy和scipy库计算两个列之间的相关性。下面是一个步骤示例：

首先，你需要安装所需的库，如果还没有安装可以使用pip安装：

pip install pandas openpyxl numpy scipy matplotlib

然后，你可以按照以下步骤进行操作：

1. **加载数据**：
使用`pandas.read_excel()`函数从xlsx文件中加载数据到DataFrame。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 将'your_file.xlsx'替换为你的文件路径和sheet名

2. **筛选数据**：
使用条件过滤选择KC2列值为"高等数学"或'高等数学1'的行。

# 筛选出kc2列包含"高等数学"或'高等数学1'的行
mask = (df['KC2'] == "高等数学") | (df['KC2'] == '高等数学1')
filtered_df = df.loc[mask]

3. **计算相关性**：
在筛选后的DataFrame中，提取CJ1和YWK2列的数据并计算它们的皮尔逊相关系数。

if not filtered_df.empty:  # 检查是否有数据
    cj1_data = filtered_df['CJ1'].values
    ywk2_data = filtered_df['YWK2'].values
    
    # 计算相关系数
    correlation, _ = pearsonr(cj1_data, ywk2_data)

    print(f"CJ1和YWK2列的相关性为：{correlation}")
    
    # 可选：可视化相关性
    import matplotlib.pyplot as plt
    if not correlation is None:
        plt.scatter(cj1_data, ywk2_data)
        plt.xlabel('CJ1')
        plt.ylabel('YWK2')
        plt.title(f"CJ1与YWK2的相关性：{correlation:.2f}")
        plt.show()
else:
    print("筛选后的数据为空，无法计算相关性")

这里假设你的文件名为`your_file.xlsx`，并且`Sheet1`中有这两列。请将上述代码中的文件名、sheet名称以及列名替换为你实际的数据情况。如果有其他列需要筛选，只需修改`mask`表达式即可。同时，记得检查列名是否正确，因为`read_excel`默认会将列名转换为小写。