那如果我不想先安装 openpyxl 库，就直接使用当前的 pandas 版本，将数据保存为excel文件该怎么写代码

如果你不想安装 openpyxl 库，可以将 `io.excel.xls.writer` 选项设置为 `'xlwt'` 来使用 xlwt 引擎，但是要注意，这个引擎已经被废弃，可能会在未来的版本中被删除。

以下是将数据保存为 xls 格式文件的代码：

import pandas as pd
pd.options.io.excel.xls.writer = 'xlwt'  # 设置使用 xlwt 引擎
data.to_excel('clean_beautymakeup.xls', sheet_name='clean_data')

这里的 `pd.options.io.excel.xls.writer` 可以设置为 `None`、`'xlsxwriter'`、`'openpyxl'` 或者 `'xlwt'`，分别代表使用 Pandas 默认的引擎、使用 xlsxwriter 引擎、使用 openpyxl 引擎或者使用 xlwt 引擎。

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如果我不需要make_classification来产生数据，而使用Excel文件中的第一列数据该怎么办

如果你想要使用Excel文件中的第一列数据作为训练数据，你可以使用Pandas库来读取Excel文件并获取第一列数据，然后将其转换为NumPy数组或Pandas DataFrame格式，再使用这些数据来训练你的模型。

下面是一个使用Pandas库读取Excel文件并获取第一列数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，注意需要安装openpyxl库
data = pd.read_excel("your_file.xlsx", engine="openpyxl")

# 获取第一列数据
X = data.iloc[:, 0].values

# 将数据转换为NumPy数组或Pandas DataFrame格式，具体根据你的模型输入要求来定
X = pd.DataFrame(X)

在上面的代码中，我们使用了Pandas库的read_excel()函数来读取Excel文件，并指定engine参数为"openpyxl"，这是因为Pandas库默认使用xlrd库来读取Excel文件，但该库在读取.xlsx文件时可能会出现一些问题，所以我们使用openpyxl库来替代它。然后，我们使用DataFrame的iloc方法获取Excel文件的第一列数据，并将其转换为NumPy数组或Pandas DataFrame格式。

使用pandas的to_excel()方法将数据存入Excel时，添加参数engine='openpyxl'。

是的，如果你想使用 pandas 的 to_excel() 方法将数据存入 Excel 文件中，建议添加参数 engine='openpyxl'。这是因为 pandas 默认使用的是 xlwt 引擎，但是该引擎不支持 Excel 2007 以后的版本，而 openpyxl 引擎则可以支持 Excel 2007 以后的版本，因此建议使用 openpyxl 引擎来存储 Excel 文件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 存储为 Excel 文件
df.to_excel('data.xlsx', engine='openpyxl', index=False)

在上述代码中，我们将 DataFrame 存储为名为 data.xlsx 的 Excel 文件，并通过指定 engine='openpyxl' 参数来使用 openpyxl 引擎。另外，由于默认情况下 pandas 会将 DataFrame 的索引也存储到 Excel 文件中，因此我们通过 index=False 参数来禁止保存索引。