如下数据，将第1列作为索引列，引擎为”openpyxl”。请使用窗口移动均值对数据进行平滑处理，窗口大小为3，忽略缺失值。输出平滑后的数据。用Matplotlib在同一个图中绘制平滑前后数据的折线图。添加代码注释。
日期
数据
2022/9/9
28.48237506
2022/9/10
20.15107005
2022/9/11
19.78401555
2022/9/12
28.97169722
2022/9/13
18.93442961
2022/9/14
23.80806026
2022/9/15
26.9193541
2022/9/16
24.2594189
2022/9/17
28.53842407
2022/9/18
20.20273318
2022/9/19
19.90164909
2022/9/20
30.07783514
2022/9/21
29.73427654
2022/9/22
24.40071449
2022/9/23
21.31297276
2022/9/24
17.43149197
2022/9/25
29.33716145
2022/9/26
27.91968324
2022/9/27
17.84223493
2022/9/28
18.27552569
2022/9/29
26.42066696
2022/9/30
19.96852034
2022/10/1
22.84563099
2022/10/2
32.30174629
2022/10/3
28.01832356
2022/10/4
21.22044672
2022/10/5
10.49589534
2022/10/6
22.16451549
2022/10/7
26.02853844
2022/10/8
23.57470064
文心一言提示词打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家。文件路径为：D:/Samples/数据记录.xlsx。用pandas导入Excel文件中第1个工作表中的数据，将第1列作为索引列，引擎为”openpyxl”。请使用窗口移动均值对数据进行平滑处理，窗口大小为3，忽略缺失值。输出平滑后的数据。用Matplotlib在同一个图中绘制平滑前后数据的折线图。添加代码注释。”
显示结果如下：
首先，确保你已经安装了pandas、openpyxl和matplotlib库。如果还没有安装，可以使用pip进行安装：
pip install pandas openpyxl matplotlib然后，可以使用以下Python代码来完成你的需求：
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取Excel文件中的数据，使用openpyxl作为引擎，并将第1列设置为索引file_path = 'D:/Samples/数据记录.xlsx'df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, index_col=0, engine='openpyxl')# 使用rolling函数计算窗口大小为3的移动均值，并忽略缺失值df_smoothed = df.rolling(window=3, min_periods=1, center=False).mean()# 由于我们忽略了缺失值，min_periods=1允许在窗口内数据不足时也能进行计算# 默认情况下，center=False表示窗口对齐到左侧# 输出平滑后的数据print("原始数据:")print(df.head())print("\n平滑后的数据:")print(df_smoothed.head())# 绘制平滑前后数据的折线图plt.figure(figsize=(10, 6))# 绘制原始数据plt.plot(df, label='原始数据', marker='o')# 绘制平滑后的数据plt.plot(df_smoothed, label='平滑后的数据', marker='o', linestyle='--')# 设置图例plt.legend()# 设置x轴和y轴的标签plt.xlabel('索引')plt.ylabel('值')# 显示图形plt.show()请注意，在rolling函数中，我设置了min_periods=1来确保即使在一个窗口内数据不足3个时，也能进行计算（这时实际上会计算平均值，但只基于可用的数据点）。默认情况下，center=False意味着窗口是从左边开始计算的，而不是居中。
在绘制图形时，我使用了plt.plot来分别绘制原始数据和平滑后的数据，并使用label参数为每条线添加了图例。最后，通过plt.show()来显示图形。
Python运行结果
图1.Python运行结果
图2.生成的图片
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
