生成一段python代码，对excel表中第1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15列分别与第39列进行卡方分析，并返回卡方值、p值、自由度、期望值

以下是可能的代码示例：

import pandas as pd
from scipy.stats import chi2_contingency

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 遍历前15列
for i in range(1, 16):
    # 获取两列数据
    data1 = df.iloc[:, i-1]
    data2 = df.iloc[:, 38]

    # 构建列联表
    table = pd.crosstab(data1, data2)

    # 进行卡方检验
    chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(table)

    # 输出结果
    print(f"卡方值: {chi2}")
    print(f"p值: {p}")
    print(f"自由度: {dof}")
    print(f"期望值: {expected}")

需要注意的是，上述代码假设Excel表的第1列从0开始计数，因此对应Python代码中的第1列是`df.iloc[:, 0]`，第39列是`df.iloc[:, 38]`。如果Excel表的第1列从1开始计数，则需要将代码中的`i-1`改为`i`。