基于pytorch，编写一段计算多组时序数据的方差的代码，该时序数据为xlsx文件

下面是一个基于PyTorch和pandas库，从xlsx文件中读取多组时序数据，并计算它们的方差的代码。

import torch
import pandas as pd

# 读取xlsx文件中的多组时序数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None, sheet_name=None)

# 定义存储方差的列表
var_list = []

# 对每一组时序数据进行方差计算
for sheet in df:
    data = torch.tensor(df[sheet][0].values)
    mean = torch.mean(data)
    diff = (data - mean)**2
    var = torch.mean(diff)
    var_list.append(var.item())

# 输出每组时序数据的方差
for i in range(len(var_list)):
    print("第{}组时序数据的方差为：{}".format(i+1, var_list[i]))

该代码使用了pandas库的`read_excel()`函数读取xlsx文件，并将每一组时序数据存储在一个字典中，其中每个键对应一个工作表(sheet)。接着，使用`for`循环遍历每个工作表，对每组时序数据进行方差计算，并将结果存储在一个列表中。最后，使用`for`循环输出每组时序数据的方差。需要注意的是，该代码假设每个工作表中的时序数据存储在第一列中，如果时序数据存储在其他列中，需要对代码进行相应修改。