如何在Python中导入Excel文件列并在列之间进行多元线性回归

在Python中导入Excel文件列并在列之间进行多元线性回归，可以使用pandas和statsmodels库来实现。

首先，需要安装pandas和statsmodels库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas
pip install statsmodels

接下来，可以使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件，并将其转换为DataFrame对象。假设Excel文件名为data.xlsx，包含两列数据X和Y，可以使用以下代码导入数据：

import pandas as pd

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

# 打印DataFrame对象
print(df)

接下来，可以使用statsmodels库来进行多元线性回归分析。首先，需要导入所需的模块和函数：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

然后，可以使用ols函数来定义回归模型。假设要将Y列作为因变量，X列作为自变量，可以使用以下代码：

# 定义回归模型
model = ols('Y ~ X', data=df)

# 拟合模型
result = model.fit()

# 打印回归结果
print(result.summary())

上述代码中，ols函数的参数'Y ~ X'表示因变量Y与自变量X之间的关系。data参数指定了使用的数据，即DataFrame对象df。

最后，可以使用result.summary()来打印回归结果，包括回归系数、显著性水平等信息。

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