使用python代码实现分析28种农作物之间的可替代性和互补性，读取excle表格，第一列为作物名称，后几列为作物属性，展示具体代码

为了分析28种农作物之间的可替代性和互补性，我们可以使用Python中的数据分析库，比如pandas和numpy来进行数据处理。以下是一个简单的示例代码，它读取一个Excel表格，并计算了作物之间的相关性，相关性是分析可替代性和互补性的一种方法。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'crops.xlsx'  # 假设你的Excel文件名是crops.xlsx
df = pd.read_excel(file_path)

# 确保作物名称在第一列
# 如果不是，需要调整列的顺序或者指定列名作为索引
df.set_index(df.columns[0], inplace=True)

# 计算作物属性之间的相关系数矩阵
# 这里我们使用皮尔森相关系数来衡量属性之间的线性关系
correlation_matrix = df.corr()

# 打印出相关系数矩阵
print(correlation_matrix)

# 分析可替代性：我们寻找高相关系数的作物对，这表示它们可能在属性上相互替代。
# 分析互补性：我们寻找相关系数接近0或者负数的作物对，这表示它们在某些属性上可能互补。

请确保你的环境中安装了`pandas`和`openpyxl`（用于读取Excel文件的引擎），如果没有安装，你可以使用以下命令安装：

pip install pandas openpyxl

这段代码仅仅是一个基础的框架，实际分析可能需要更复杂的模型和算法，包括但不限于数据清洗、特征工程、更复杂的统计分析或者机器学习方法，来得到更加准确的可替代性和互补性分析结果。