用python代码从cityxlsx 中读取 2015-2018 年全国 GDP TOP 100 的城市，结合相关数据，按区域分类统计均值、标准差汇总生成一张数据表，制作数据透视表

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，你需要安装 `pandas` 库来处理 Excel 文件。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，你需要将 `city.xlsx` 文件放在当前工作目录下，或者指定完整路径。

接下来，你可以使用以下代码来读取 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('city.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

这个代码将 `city.xlsx` 文件中的 `Sheet1` 工作表读取到一个 Pandas DataFrame 中。

接下来，你需要根据年份筛选出数据。可以使用以下代码来实现：

# 筛选 2015-2018 年的数据
df_years = df.loc[(df['年份'] >= 2015) & (df['年份'] <= 2018)]

这个代码使用了 Pandas 的 `loc` 方法来根据条件筛选出符合要求的数据。

然后，你需要按区域分类统计均值和标准差。可以使用以下代码：

# 按区域分类统计均值和标准差
df_stats = df_years.groupby(['区域']).agg({'GDP(亿元)': ['mean', 'std']})

这个代码使用了 Pandas 的 `groupby` 方法来按区域进行分组，然后使用 `agg` 方法计算均值和标准差。

最后，你可以将结果保存到一个新的 Excel 文件中，或者使用 Pandas 的数据透视表来可视化数据。

以下是完整的代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('city.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

# 筛选 2015-2018 年的数据
df_years = df.loc[(df['年份'] >= 2015) & (df['年份'] <= 2018)]

# 按区域分类统计均值和标准差
df_stats = df_years.groupby(['区域']).agg({'GDP(亿元)': ['mean', 'std']})

# 输出统计结果
print(df_stats)

# 保存结果到 Excel 文件
df_stats.to_excel('stats.xlsx', sheet_name='Sheet1')

你可以根据需要调整代码中的参数和文件名。