df = pd.read_excel(r'D:\bianpojiance\yuce.xlsx')

As an AI language model, I don't have access to your local machine's file directory, so I cannot run this code. However, I can explain what this code is doing.

This code reads an Excel file named "yuce.xlsx" located in the "D:\bianpojiance" directory and stores its data as a pandas DataFrame object named "df". The "r" before the file path indicates that it's a raw string and the backslashes are not interpreted as escape characters.

相关问题

但检查后不存在缺失值：import pandas as pd data = pd.read_csv('yuce1.csv') data.isnull().sum() time 0 value 0 dtype: int64

如果数据中不存在缺失值，但是 `seasonal_decompose()` 方法仍然提示“这个函数不处理缺失值”，那么可能是因为你的数据类型不正确。

`seasonal_decompose()` 方法需要的数据类型是 pandas 的 Series 或 DataFrame，如果你的数据类型不正确，就会出现这个错误。例如，如果你的数据类型是 numpy 的 ndarray，那么就会出现这个错误。

你可以尝试将数据转换为 pandas 的 Series 或 DataFrame，例如：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
df = pd.DataFrame(data, columns=['time', 'value'])

# 将数据转换为 Series
ts = pd.Series(df['value'].values, index=df['time'])

# 对时间序列进行季节性分解
result = sm.tsa.seasonal_decompose(ts)

# 打印结果
print(result)

在这个例子中，我们首先将数据读入一个 numpy 的 ndarray 中，然后将 ndarray 转换为 pandas 的 DataFrame，再将 DataFrame 中的一列转换为 pandas 的 Series。最后，我们使用 `seasonal_decompose()` 方法对时间序列进行季节性分解。

import pandas as pd timesalary = pd.read_csv("mxdata.txt") import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pyl plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() feature_cols = ['温度'] X = timesalary[feature_cols] y = timesalary.销售量 model.fit(X,y) plt.scatter(timesalary.温度, timesalary.销售量) plt.plot(timesalary.温度, model.predict(X) , color='blue') pyl.title("模型方程：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_)) plt.xlabel('温度/摄氏度') plt.ylabel('销售量/个') plt.savefig('yuce.png') plt.show() print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_) print("该线性回归方程组公式为：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_))详细解释代码

这段代码是一个简单的线性回归模型。首先使用 Pandas 库读取一个名为 "mxdata.txt" 的 CSV 文件，并将其存储在名为 timesalary 的数据帧中。接下来，使用 Matplotlib 库和 Sklearn 库中的 LinearRegression 模块对数据进行可视化和建模。

在这个例子中，我们只有一个特征 "温度" 和一个目标变量 "销售量"。我们选择温度作为自变量，销售量作为因变量，并使用线性回归模型进行拟合。模型的参数在下面的代码中被计算和输出。

最后，使用 Matplotlib 库的 scatter() 函数和 plot() 函数来绘制数据点和回归线，并将结果保存为 "yuce.png" 文件。截距和斜率以及线性回归方程的公式也被打印出来。