用python对手环的数据分析，数据中包含手环一周的模拟数据。文件类型为xlsx，分为基本信息、跑步、步行、骑行、健身、羽毛球和心率等记录工作表，数据文件为data1.xlsx。 要求： (1)统计一周中每天的步数、距离的情况 (2)统计每日消耗卡路里情况 (3)统计每日心率情况 (4)统计每日温度情况 (5)统计每日体温变化 (6)统计运动情况 (7)每日运动持续时长 (8)每次运动心率最大值、最小值、平均值 (9)要求使用折线图柱状图图表进行展示

好的，这是一个比较全面的分析，需要用到pandas、matplotlib等库。以下是代码实现： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取excel文件 df = pd.read_excel('data1.xlsx', sheet_name=None) # 统计每天的步数和距离 step_distance = {} for i in range(7): step_distance[i] = {} step_distance[i]['steps'] = df['步行'][df['步行']['date'].dt.dayofweek == i]['steps'].sum() step_distance[i]['distance'] = df['步行'][df['步行']['date'].dt.dayofweek == i]['distance'].sum() # 绘制每天的步数和距离折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(list(step_distance.keys()), [v['steps'] for v in step_distance.values()], label='steps') plt.plot(list(step_distance.keys()), [v['distance'] for v in step_distance.values()], label='distance') plt.xticks(list(step_distance.keys()), ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']) plt.xlabel('Day of Week') plt.ylabel('Steps and Distance') plt.title('Steps and Distance by Day of Week') plt.legend() plt.show() # 统计每日卡路里消耗情况 calories = df['步行'][['date', 'calories']].groupby('date').sum() # 绘制每日卡路里消耗柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(calories.index, calories['calories']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Calories') plt.title('Calories by Date') plt.show() # 统计每日心率情况 heart_rate = df['心率'][['date', 'heart_rate']].groupby('date').mean() # 绘制每日心率折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(heart_rate.index, heart_rate['heart_rate']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Heart Rate') plt.title('Heart Rate by Date') plt.show() # 统计每日温度情况 temperature = df['基本信息'].iloc[0]['temperature'] temperature = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2021-01-01', periods=7), 'temperature': temperature}) # 绘制每日温度折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(temperature['date'], temperature['temperature']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Temperature') plt.title('Temperature by Date') plt.show() # 统计每日体温变化 body_temperature = df['基本信息'].iloc[0]['body_temperature'] body_temperature = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2021-01-01', periods=7), 'body_temperature': body_temperature}) # 绘制每日体温折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(body_temperature['date'], body_temperature['body_temperature']) plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Body Temperature') plt.title('Body Temperature by Date') plt.show() # 统计每日运动情况和持续时长 sports = {} for key in df.keys(): if key in ['基本信息', '心率']: continue sports[key] = {} sports[key]['duration'] = df[key]['duration'].sum() # 绘制每日运动持续时长柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(list(sports.keys()), [v['duration'] for v in sports.values()]) plt.xlabel('Sports') plt.ylabel('Duration') plt.title('Sports Duration') plt.show() # 统计每次运动心率最大值、最小值、平均值 max_min_mean_heart_rate = {} for key in df.keys(): if key in ['基本信息', '心率']: continue max_min_mean_heart_rate[key] = {} max_min_mean_heart_rate[key]['max'] = df[key]['heart_rate'].max() max_min_mean_heart_rate[key]['min'] = df[key]['heart_rate'].min() max_min_mean_heart_rate[key]['mean'] = df[key]['heart_rate'].mean() # 绘制每次运动心率最大值、最小值、平均值柱状图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(list(max_min_mean_heart_rate.keys()), [v['max'] for v in max_min_mean_heart_rate.values()], label='Max') plt.bar(list(max_min_mean_heart_rate.keys()), [v['min'] for v in max_min_mean_heart_rate.values()], bottom=[v['max'] for v in max_min_mean_heart_rate.values()], label='Min') plt.bar(list(max_min_mean_heart_rate.keys()), [v['mean'] for v in max_min_mean_heart_rate.values()], bottom=[v['max'] + v['min'] for v in max_min_mean_heart_rate.values()], label='Mean') plt.xlabel('Sports') plt.ylabel('Heart Rate') plt.title('Heart Rate by Sports') plt.legend() plt.show() ``` 你可以根据需要修改代码中的参数和细节，比如图表的样式、颜色等。