编写一个通过熵权法计算excel中数值型数据客观权重的python程序

熵权法是一种常用的数据权重分配方法，可以用于计算Excel中数值型数据的客观权重。下面是一个通过Python实现熵权法的示例程序：

首先，需要安装pandas和numpy两个库。可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

然后，将需要计算权重的数据放在Excel文件中，每一列代表一个指标，每一行代表一个样本。可以使用pandas库中的read_excel()方法来读取Excel文件，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)  # 读取Excel文件，第一列作为索引

接下来，需要对数据进行标准化处理，将其转换为0-1范围内的值。可以使用numpy库中的min()和max()方法来计算每一列的最小值和最大值，然后使用apply()方法对每一列进行标准化处理，如下所示：

import numpy as np

min_values = data.apply(np.min)  # 计算每一列的最小值
max_values = data.apply(np.max)  # 计算每一列的最大值

data_norm = data.apply(lambda x: (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))  # 对每一列进行标准化处理

接下来，需要计算每一列的熵值和权重。可以使用numpy库中的log()方法和sum()方法来计算每一列的熵值，然后使用apply()方法对每一列进行权重计算，如下所示：

entropy = -(data_norm * np.log(data_norm)).apply(np.sum)  # 计算每一列的熵值

w = (1 - entropy) / sum(1 - entropy)  # 计算每一列的权重

最后，将计算出的权重保存到Excel文件中。可以使用pandas库中的to_excel()方法来保存数据到Excel文件，如下所示：

w.to_excel('weights.xlsx')  # 将权重保存到Excel文件中

完整的程序如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取Excel文件，第一列作为索引
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 计算每一列的最小值和最大值
min_values = data.apply(np.min)
max_values = data.apply(np.max)

# 对每一列进行标准化处理
data_norm = data.apply(lambda x: (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

# 计算每一列的熵值
entropy = -(data_norm * np.log(data_norm)).apply(np.sum)

# 计算每一列的权重
w = (1 - entropy) / sum(1 - entropy)

# 将权重保存到Excel文件中
w.to_excel('weights.xlsx')

执行完以上程序，会生成一个weights.xlsx文件，其中包含了每一列的权重值。