选取excel表格中多列数据中的某一列除了第一行标题外的70%的数据作为输入，剩下30%的数据作为输出

在Python的Pandas库中，你可以使用`pivot_table`功能来创建Excel数据透视表的效果，但直接按百分比划分行和列通常是通过其他方式实现。这里我们可以先读取Excel数据（假设已经安装pandas和openpyxl库），然后手动处理数据。

1. **读取Excel数据**[^1]:

import pandas as pd
# 假设df是从Excel文件读取的
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 使用pandas的DataFrame
dfm = df.melt(id_vars='your_title_column')  # 'your_title_column'是你想要保留标题的列名

# 检查数据形状以确认是否已包含标题行
if dfm.iloc[0]['myvar'] == 'your_first_row_header':
    dfm = dfm.iloc[1:]  # 移除标题行

2. **数据切分**:

total_rows = len(dfm)
# 70%的数据作为输入
input_data = dfm[:int(total_rows * 0.7)]
# 剩余30%的数据作为输出
output_data = dfm[int(total_rows * 0.7):]

# 注意，这里并未直接对特定列做70%和30%的切割，因为通常不会直接基于百分比切割行。如果需要按某列值进行切割，你需要定义一个阈值并筛选数据。

请注意，上述代码没有直接按照百分比切割行，实际操作可能需要额外条件判断。如果你有特定的列值用来区分输入和输出数据，那这部分逻辑需要调整。