读取excel的两列数据，100行，一列是日期，一列是正确率，首先用100%减去每一行的正确率这个数据，得到新的日期和正确率两列数据还是100行，然后再将每一行中正确率是负数的那一行删除，最后再将每一行的正确率乘以100再乘以201600再乘以0.015再除以20000,最后得到的正确率另命名为score代码实现

好的，以下是Python的实现代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 计算新的正确率
df['正确率'] = 100 - df['正确率']

# 删除正确率为负数的行
df = df[df['正确率'] >= 0]

# 计算score
df['score'] = df['正确率'] * 100 * 201600 * 0.015 / 20000

# 输出结果
print(df)

其中，`data.xlsx`是包含日期和正确率两列数据的Excel文件名。这段代码首先使用`pandas`库读取Excel文件，然后按照题目要求计算新的正确率和删除正确率为负数的行，最后计算得到`score`列数据。最后输出结果即可。

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用python读取excel两列数据并根据一列数据绘制另外一列的对应箱线图

好的，以下是用Python读取Excel两列数据并绘制箱线图的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取两列数据
column1 = df['column1'].values.tolist()
column2 = df['column2'].values.tolist()

# 绘制箱线图
plt.boxplot([column2[i] for i in range(len(column1)) if column1[i] == 'A'], positions=[1])
plt.boxplot([column2[i] for i in range(len(column1)) if column1[i] == 'B'], positions=[2])
plt.boxplot([column2[i] for i in range(len(column1)) if column1[i] == 'C'], positions=[3])

# 设置图形标题和轴标签
plt.title('Boxplot of column2 by column1')
plt.xlabel('column1')
plt.ylabel('column2')

# 显示图形
plt.show()

其中，`data.xlsx`是Excel文件名，`column1`和`column2`是Excel文件中的两个列名，你需要将它们替换为你自己的列名。这段代码将根据`column1`的值绘制三个箱线图，分别对应'A'、'B'和'C'三个取值。你可以根据需要修改这些取值。

读取excel的两列数据，100行，一列是日期，一列是正确率，首先用100%减去每一行的正确率这个数据，得到新的日期和正确率两列数据还是100行，然后再将每一行中正确率是负数的那一行删除，最后再将每一行的正确率乘以100再乘以201600再乘以0.015再除以20000

好的，让我来解答您的问题。

首先，您需要使用一个Python的库，比如pandas，来读取Excel文件中的数据。您可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件中的数据，然后将日期和正确率两列数据存储到DataFrame中。

接下来，您需要将每一行的正确率用100%减去，可以使用apply函数来对DataFrame中的每一行进行操作，用100减去正确率这一列的值即可。

然后，您需要删除正确率是负数的行。可以使用pandas的drop函数来删除DataFrame中符合条件的行。

最后，您需要对每一行的正确率进行一系列的数学运算，可以先将正确率乘以100，再乘以201600，再乘以0.015，最后除以20000。同样可以使用apply函数来对DataFrame中的每一行进行操作。

最终，您将得到一个新的DataFrame，其中包含了新的日期和正确率两列数据。