写一个判断一个excel表格中每一行的数据进行正态检验的python代码

### 回答1：

import pandas as pd
from scipy import stats# 读取excel文件
df = pd.read_excel('file_name.xlsx')# 遍历每一行，并执行正态性检验
for index, row in df.iterrows():
stat, p = stats.normaltest(row)
print('row', index, ': Statistics=%.3f, p=%.3f' % (stat, p))
# 假设显著性水平为0.05
if p > 0.05:
print('row', index, '数据符合正态分布')
else:
print('row', index, '数据不符合正态分布')

### 回答2：
可以通过使用Python中的统计模块scipy.stats来判断一个Excel表格中每一行的数据是否符合正态分布。

首先，我们需要安装所需的模块。可以使用以下命令：
pip install scipy

在Python代码中，我们需要导入所需的库和模块，并读取Excel表格的数据。假设Excel表格中的数据已经保存为名为“data.xlsx”的文件。

代码如下：

import pandas as pd
from scipy.stats import normaltest

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 对每一行的数据进行正态检验
for index, row in data.iterrows():
    # 提取每一行数据
    row_data = row.values
    # 进行正态检验
    _, p_value = normaltest(row_data)
    # 判断是否符合正态分布
    if p_value > 0.05:
        print("第{}行数据符合正态分布".format(index+1))
    else:
        print("第{}行数据不符合正态分布".format(index+1))

上述代码首先导入了pandas和scipy.stats模块。然后使用pd.read_excel函数读取了Excel表格数据，并将其保存为名为“data”的DataFrame。接下来，利用DataFrame的iterrows方法对每一行数据进行迭代，并将每一行数据进行正态检验。

在正态检验中，我们使用了scipy.stats模块中的normaltest函数。normaltest函数返回两个值：statistic和p-value，其中p-value表示数据是否符合正态分布。如果p-value大于0.05，则可以认为数据符合正态分布。

最后，根据p-value的值，打印出每一行数据是否符合正态分布的信息。

注意：在使用该代码之前，确保已经安装了所需的库和模块，并将Excel表格的数据保存为名为“data.xlsx”的文件。