C:\Users\36485\AppData\Local\Temp\ipykernel_21492\3792391730.py:6: UserWarning: Could not infer format, so each element will be parsed individually, falling back to `dateutil`. To ensure parsing is consistent and as-expected, please specify a format. df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True)

这是一个Python程序中的一条警告信息，意思是在读取Excel文件时无法确定日期格式，因此会采用dateutil库来解析每个元素。为了确保解析的一致性和正确性，建议在读取Excel文件时指定日期格式。该程序读取了文件路径为'E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx'，并仅使用第1到第5列的数据作为DataFrame的列，其中第1列作为索引列，并将其解析为日期格式。

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C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp\ipykernel_20008\2838509714.py:23: UserWarning: The figure layout has changed to tight fig.tight_layout()

这是一个警告信息，提示图形的布局已经改变为紧凑布局。在Python中，当使用matplotlib库绘制图形时，可以使用`fig.tight_layout()`方法来调整图形的布局，使其更加紧凑和美观。警告信息可能是因为在调用该方法之前，图形的布局已经发生了改变，导致调用该方法时产生警告。如果你想消除这个警告，可以尝试在调用`fig.tight_layout()`之前先调整图形的布局。

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\ipykernel_18132\2293958045.py:4: UserWarning: You are merging on int and float columns where the float values are not equal to their int representation. merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='Congestion Index', right_on='ID')

这是一个警告信息，意思是你在合并两个数据框时，左侧数据框的 'Congestion Index' 列是整数类型，而右侧数据框的 'ID' 列是浮点数类型，它们的值可能不完全相等，因此可能会出现一些问题。建议你检查一下两个数据框的这些列的数据类型和值是否匹配，或者尝试将 'ID' 列转换为整数类型再进行合并。