网站制作包括什么,广州电商聚集地,东莞企业网络推广,软件如何推广我有一个excel#xff0c;第二列为Y#xff0c;第三列到最后一列#xff0c;为x1、x2、……xn#xff0c;现在要分析第三列到最后一列逐列数据与第二列Y数据的相关性#xff0c;生成一个新excel#xff0c;得到R2、p值、截距、斜率#xff08;对标excel中的回归分析第二列为Y第三列到最后一列为x1、x2、……xn现在要分析第三列到最后一列逐列数据与第二列Y数据的相关性生成一个新excel得到R2、p值、截距、斜率对标excel中的回归分析。
import pandas as pd
from scipy import stats# 读取 Excel 文件
excel_file rD:\1相关性分析数据.xlsx # 请替换成您的 Excel 文件路径
df pd.read_excel(excel_file, sheet_name合并)# 取出数据Y
y_data df.iloc[:, 1]# 创建一个新的 DataFrame 用于存储相关性和线性回归的统计信息
result_df pd.DataFrame(index[R2, p值, 截距, 斜率])# 遍历第三列到最后一列的数据
for column in df.columns[2:]:x_data df[column]slope, intercept, r_value, p_value, std_err stats.linregress(x_data, y_data)result_df[column] [r_value**2, p_value, intercept, slope]# 将结果写入新的 Excel 文件
output_excel rD:\2相关性分析结果.xlsx # 请替换成您希望保存的 Excel 文件路径
with pd.ExcelWriter(output_excel) as writer:result_df.to_excel(writer, sheet_name相关性分析, indexTrue)print(相关性分析结果已保存到新的 Excel 文件中)
