数据形式是excel表格，其中第一列为城市名称，要求给出使用python进行聚类分析的代码,

好的，针对你的要求，可以使用Python中的scikit-learn库进行聚类分析。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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

# 取出需要聚类的特征，这里只有一个城市名称
features = data.iloc[:, 0]

# 将特征进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features.reshape(-1, 1))

# 聚类分析
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(features)

# 输出聚类结果
labels = kmeans.labels_
for i in range(len(labels)):
    print("城市名称：{}，聚类结果：{}".format(data.iloc[i, 0], labels[i]))

以上代码中，我们首先使用pandas库读取数据，然后取出需要聚类的特征，即城市名称。由于KMeans算法对数据的标准化要求比较高，因此我们使用StandardScaler对特征进行标准化处理。接着，我们使用KMeans算法进行聚类分析，这里我们设定聚成3类。最后，输出每个城市的聚类结果。

需要注意的是，由于数据只有一个特征，因此这里的聚类结果可能并不是很准确，实际应用中需要根据具体情况进行调整。