用python实现import pandas as pd# 读取数据文件data = pd.read_excel('demo数据文件.xlsx', sheet_name='Sheet3')# 数据清洗和预处理# 计算日均订单量data['日均订单量'] = data['日均订单量(单)'] / data['日均客流量(人)']# 相关性分析corr_matrix = data.corr()print(corr_matrix)# 分组统计分析type_group = data.groupby('企业类型')type_stats = type_group['日常客流量(人)', '日均订单量(单)'].agg(['mean', 'median', 'std'])print(type_stats)level_group = data.groupby('级别')level_stats = level_group['日常客流量(人)', '日均订单量(单)'].agg(['mean', 'median', 'std'])print(level_stats)
时间: 2023-09-13 07:05:35 浏览: 69
这是一个使用Python中Pandas库进行数据读取、清洗、预处理和分析的示例代码。首先使用`pd.read_excel`函数读取名为`demo数据文件.xlsx`的Excel文件中的名为`Sheet3`的工作表数据,然后计算“日均订单量”列的值,即“日均订单量(单)”列除以“日均客流量(人)”列的值。接着使用`data.corr()`函数计算数据的相关性矩阵并输出。最后使用`data.groupby`函数对数据进行分组,分别以“企业类型”和“级别”为关键字进行统计分析,并输出结果。其中,`agg`方法被用于计算每个分组的“日常客流量(人)”和“日均订单量(单)”列的均值、中位数和标准差。
相关问题
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取除第一行和第一列以外的数据,保存到列表中 data_list = df.iloc[1:, 1:].values.tolist() # 输出结果 print(data_list) 代码报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
根据错误提示,这个代码是无法读取xlsx格式的Excel文件,只能读取xls格式的Excel文件。你可以尝试将data.xlsx另存为xls格式的Excel文件,或者使用pandas库中的read_excel函数的另一个参数engine来指定使用openpyxl引擎读取xlsx格式的Excel文件,例如:
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')
```
这样应该就可以读取xlsx格式的Excel文件了。
import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X)修改错误
在这段代码中,`X` 与 `y` 的赋值存在错误,应该将 `y` 的赋值改为 `data.iloc[:, 5].values`,即选取 Excel 文件中第 6 列数据作为输出。同时,在进行预测之前应先进行模型拟合,因此应该将 `model.fit(X, y)` 的代码移到 `model.predict(X)` 之前。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:5].values
y = data.iloc[:, 5].values
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)
# 打印预测结果
print(y_pred)
```
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