deepseek分析excel

### 使用 DeepSeek 进行 Excel 数据分析和处理 #### 加载并读取 Excel 文件 为了使用 DeepSeek 对 Excel 文件中的数据进行分析，首先需要加载该文件。可以利用 Python 的 `pandas` 库来完成这一操作。 ```python import pandas as pd file_path = r"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots中文翻译.xlsx" data_frame = pd.read_excel(file_path) ``` 通过上述代码片段，可以从指定路径读取 Excel 文件，并将其转换成 Pandas DataFrame 结构以便后续的数据探索与预处理工作[^1]。 #### 贡献度分析 (帕累托法则) 对于贡献度分析而言，通常会关注少数关键因素对整体效果的影响程度。具体实现方式如下： - 计算各项指标的总和以及各自所占比例； - 排序这些比率以识别最重要的几个条目； - 绘制累积百分比曲线展示前几项的重要性。 ```python # 假设 'value' 列代表要分析的具体数值 total_sum = data_frame['value'].sum() data_frame['percentage'] = data_frame['value']/total_sum * 100 sorted_df = data_frame.sort_values(by='percentage', ascending=False).cumsum() print(sorted_df[['value', 'percentage']]) ``` 这段脚本能够帮助理解哪些部分占据了绝大部分的价值分布情况，从而更好地应用帕累托原则指导决策过程。 #### 绘制分裂饼形图 当希望直观呈现不同类别之间的相对大小关系时，可以选择绘制分裂饼形图作为可视化工具之一。以下是创建此类图表的方法： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(8, 6)) wedges, texts, autotexts = plt.pie( sorted_df['value'], labels=sorted_df.index, autopct='%1.1f%%', startangle=90, pctdistance=0.85, wedgeprops=dict(width=0.3)) centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.70, fc='white') fig = plt.gcf() fig.gca().add_artist(centre_circle) plt.axis('equal') plt.tight_layout() plt.show() ``` 此段代码基于之前计算得到的结果集构建了一个具有内外两层结构的环状图形，其中内圈表示各成分占比而外圈则用于标注具体的数量信息[^2]。