#导入库

import pandas as pd

import numpy as np

#导入数据

data=pd.read_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1599639998_298148.xlsx")

from sklearn import linear_model

#将没有求得的斜率预设为缺失值

data["斜率"]=np.nan

#求数据行数

rows=data.shape[0]

#从第一行（第一个人）开始，进行循环，多少行数据就循环多少次，做多少个回归

for i in range(rows):

reg=linear_model.LinearRegression()

#调取第i行的x数据

id=data["序号"][i]

x=data.loc[i,"近6":"近1"].values.reshape(6,1)

y=[1,2,3,4,5,6]

#如果遇到不能回归的情况可以跳过去，比如缺失值太多无法回归

try:

reg.fit(x,y)

coef=reg.coef_[0]

except:

coef="异常情况"

data.loc[i,"斜率"]=coef

#将结果导出

data.to_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\结果.xlsx")

2.002就是第一条直线的斜率,你再写个循环即可

对，比如第一个人的x有6个数值，y就是1,2,3,4,5,6，然后拿x和y做出一元线性方程，y=ax+b,我主要想看的是每个客户的这个一元线性方程里面的a,就是斜率

最后多少个人就是多少个斜率

比如第一个人的x有六个数，y有6个数，然后用x和y做回归，求斜率，是这样吗？

你是通过回归求斜率吗？

对的，近6的代表6月，近1代表1月，可以这么理解，近6就是从现在往前推6个月的，近1就是现在往前1个月的

你的近6就是6月的,近1就是1月的吗

最后面少打一个括号

这个报错是什么原因呢

示例：

# 导包

import pymysql

# 创建连接对象

mydb = pymysql.connect(

host='localhost', # 数据库主机地址

user="root", # 数据库用户名

password="1234" , # 数据库密码

database=None, # 可以指定连接某个数据库

port=3306, # 端口号, 默认是3306

charset='utf8' # 使用的编码

)

使用pymysql的话如何从python连接上sql数据库呢

你下载了pymysql，却没有用，你用的是MySQLdb，它只支持 Python2.x，你的这段代码并没有使用pymysql

我下载了pymysql的包，但是为什么这段代码运行不了呢

import MySQLdbconn=MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="root",db="mydatabase",charset="utf8")cursor = conn.cursor()if conn:print("data base has already connected")

测试

可以的，你下载一个pymysql的包，是专门通过python操作mysql数据库的，通过pymysql，你可以创建，连接，操作数据库文件，方法方式非常多，这里没有办法一一赘述。

.drop_duplicates()用于所有列的共同去重

In [19]:

import pandas as pddf=pd.read_excel(r'D:\CDA\CDA_PGC\datas.xlsx',sheetname='Sheet1')
df

Out[19]:

In [20]:

df=df.drop_duplicates()

In [21]:

df['日期']=df['日期'].dt.date.apply(str)

In [22]:

df

Out[22]:

In [23]:

df.to_excel(r'D:\CDA\CDA_PGC\datas2.xlsx',index=None)#删除index列

注：In[16]、[17]、[18]、[19]最后的df均须另起一行