分析猪肉与牛肉价格之间的相关性,并输出可视化结果。 3、根据猪肉与牛肉价格数据绘制价格走势图。(price.xlsx)

分析猪肉与牛肉价格之间的相关性主要是为了了解这两种肉类的价格变动是否同步，是否存在某种经济规律或者供需关系。通常我们使用统计学方法，如皮尔逊相关系数(Pearson's correlation coefficient)来衡量它们线性的关联程度，正值表示正相关，负值表示负相关，接近于0则说明无明显关联。

为了完成这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. **加载数据**：首先从Excel文件(price.xlsx)中读取猪肉和牛肉的价格数据，可以使用Python的数据处理库pandas，如`pd.read_excel()`函数。

import pandas as pd
df = pd.read_excel('price.xlsx', sheet_name='Price Data')

2. **数据预处理**：检查数据是否有缺失值，并确认“猪肉”和“牛肉”的列名正确。

3. **计算相关性**：使用pandas的`corr()`函数计算相关系数。

correlation = df[['猪肉', '牛肉']].corr().iloc[0, 1]

4. **可视化**：可以使用matplotlib或seaborn库绘制散点图和直方图来直观展示价格走势，并通过颜色编码显示相关性。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x="猪肉", y="牛肉", data=df, alpha=0.7)
plt.title("猪肉与牛肉价格散点图")
plt.xlabel("猪肉价格")
plt.ylabel("牛肉价格")

# 可视化相关性
sns.jointplot("猪肉", "牛肉", df, kind="hex", color="#4CB391")
plt.show()

5. **绘制价格趋势图**：使用line plot绘制每种肉类的价格随时间的变化。

plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.plot(df['日期'], df['猪肉'], label='猪肉价格')
plt.plot(df['日期'], df['牛肉'], label='牛肉价格')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.title('猪肉与牛肉价格走势')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

完成后，你可以看到价格相关性和两者价格变化的趋势。如果存在相关性，那么在价格上涨或下跌时，可能会观察到相似的行为；如果没有相关性，则表明可能是由独立的因素驱动的。