使用python的tableone包，列出代码。 读取Excel1，识别“年龄”列，首先判断该列所有数据是否符合正态分布，如果符合正态分布，计算出均值加减标准差，并输出“符合正态分布”；

很高兴为您解答问题！以下是使用 Python 的 tableone 包列出代码，实现读取 Excel1，识别“年龄”列，判断数据是否符合正态分布，计算均值和标准差，并输出符合正态分布的代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from tableone import TableOne

# 读取 Excel1 文件
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx')

# 选取“年龄”列
age = df['年龄']

# 判断正态分布
if age.dtypes == 'float64' or age.dtypes == 'int64':
    from scipy.stats import shapiro
    p = shapiro(age)[1]
    if p > 0.05:
        print('符合正态分布')

        # 计算均值和标准差
        age_mean = age.mean()
        age_sd = age.std()

        # 输出结果
        print('均值加减标准差为：%.2f±%.2f' % (age_mean, age_sd))
    else:
        print('不符合正态分布')
else:
    print('年龄列不是数字类型')

希望以上代码能解决您的问题，如有疑问，请随时追问！

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使用python，列出代码。 读取Excel1，识别“年龄”列，导入SPSS，操作SPSS对其进行正态检验，输出结果

非常感谢您的提问。下面是使用Python完成您所描述操作的代码：

import pandas as pd
import pyreadstat
import scipy.stats as stats

# 读取Excel1，并只保留年龄列
df = pd.read_excel('Excel1.xlsx', usecols=['年龄'])

# 导入SPSS数据
spssdata, meta = pyreadstat.read_sav('data.sav')

# 将Excel1里的年龄列加入已导入的数据中
spssdata['Excel1_年龄'] = df['年龄']

# 对Excel1里的年龄列进行正态检验
shapiro_results = stats.shapiro(spssdata['Excel1_年龄'])

# 输出Shapiro-Wilk检验的结果
print("Shapiro-Wilk Test Results:")
print("--------------------------")
print("Test Statistic: %.5f" % shapiro_results.statistic)
print("p-value: %.5f" % shapiro_results.pvalue)

希望这个代码能够帮助您。如果您有任何疑问或者需要进一步的帮助，请随时回复。

使用python，列出代码。 读取Excel1，识别“姓名”列，导入新的Excel2

这是一个可以读取Excel1中“姓名”列，并导入到Excel2中的Python代码：

import pandas as pd

# 读取Excel1
df1 = pd.read_excel('Excel1.xlsx')

# 确定“姓名”列的列号
name_column = None
for column in df1.columns:
    if '姓名' in str(column):
        name_column = column
        break

if name_column is None:
    print('找不到姓名列')
else:
    # 选取“姓名”列并去重
    names = df1[name_column].unique()

    # 将“姓名”列的内容导入到Excel2
    df2 = pd.DataFrame({'姓名': names})
    df2.to_excel('Excel2.xlsx', index=False)

请注意，此代码假定Excel1和Excel2都在代码所在的同一目录中。如果不是，请将文件路径更改为正确的路径。