导入xlsx数据做核密度曲线图代码，核密度图的横坐标从0开始

在Python中，我们可以使用pandas库读取xlsx文件，并利用seaborn库绘制核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）图。这里是一个示例，假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中，其中一列用于x轴：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取xlsx文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 检查需要的列是否存在
if 'column_name' in data.columns:
    x_data = data['column_name']
else:
    print("Column not found. Please make sure it exists and provide the correct column name.")

# 创建核密度图，将x轴范围设置从0开始
sns.set(style="whitegrid")
kdeplot = sns.kdeplot(x=x_data, clip=(0, None), bw_adjust=0.5)  #bw_adjust调整带宽
plt.xlabel('X Axis (from 0)')
plt.ylabel('Density')
plt.title('Kernel Density Curve with X starting from 0')
plt.show()