用pathon将execl表格带入画roc曲线

要画ROC曲线，你需要先计算真阳性率（true positive rate, TPR）和假阳性率（false positive rate, FPR）的值，而这些值通常需要通过分类模型来计算。如果你已经有了这些值，那么可以使用Python中的`matplotlib`库来画出ROC曲线。

以下是一个简单的例子，假设你已经有了TPR和FPR的值存储在一个Excel文件中，可以使用`pandas`库来读取这个文件。代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 提取TPR和FPR的值
tpr = df['TPR']
fpr = df['FPR']

# 画ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', label='Random guess')
plt.xlabel('False positive rate')
plt.ylabel('True positive rate')
plt.title('ROC curve')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

上述代码中，`df = pd.read_excel('data.xlsx')`会读取名为`data.xlsx`的Excel文件并将其存储为一个数据框（DataFrame）对象`df`。然后，我们从数据框中提取TPR和FPR的值，并将其传递给`plt.plot()`函数来画ROC曲线。最后，我们设置一些坐标轴标签、标题和图例，然后使用`plt.show()`函数显示图形。

请注意，用于计算TPR和FPR的分类模型不在本例中给出，你需要自己准备数据并计算这些值。