pthon多元归因分析excel表格数据并绘图和代码并进行模型预测

以下是Python进行多元归因分析、读取Excel表格数据、绘图、模型预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 多元归因分析
x = data[['x1', 'x2', 'x3']]
y = data['y']
x = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, x).fit()
print(model.summary())

# 绘图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot(y, label='y')
ax.plot(model.fittedvalues, label='fitted')
ax.legend()
plt.show()

# 模型预测
new_data = pd.DataFrame({'x1': [10, 20], 'x2': [30, 40], 'x3': [50, 60]})
new_data = sm.add_constant(new_data)
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)

其中，`data.xlsx`是存储数据的Excel表格文件名，需与代码文件放在同一目录下。在多元归因分析部分，`x1`、`x2`、`x3`为自变量列名，`y`为因变量列名，需要根据实际数据进行修改。在绘图部分，使用了`matplotlib`库进行绘图，可以根据需要进行修改和美化。在模型预测部分，新数据的自变量需要与原数据一致，并且需要加入常数列，即使用`sm.add_constant()`进行处理，最后使用`model.predict()`进行预测。