需求：

假设数据.xlsx里面有六列数据，分别是词、a、b、c、d、e，需要计算每行数据的词的a、b、c、d、e的拟合曲线的斜率与截距，并新建“斜率k”与截距b这两列数据，将所得结果输出到这两列中

思路：

要计算每行数据的拟合曲线的斜率和截距，我们可以使用numpy库的polyfit函数。读取Excel文件中的数据，然后遍历每一行，提取出a、b、c、d、e列的数据，并计算拟合直线的斜率和截距。这里我们假设拟合的是线性关系，即y=kx+b，且顺序为a、b、c、d、e。

代码实现：

import pandas as pd  
import numpy as np  
  
df = pd.read_excel('数据.xlsx')  
  
 
df['斜率k'] = np.nan  
df['截距b'] = np.nan  
  
# 假设a, b, c, d, e分别对应x=1, 2, 3, 4, 5  
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  
  
def calculate_slope_and_intercept(row):  
    y = row[['a', 'b', 'c', 'd', 'e']].values  
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = np.polyfit(x, y, 1)  
    return slope, intercept  
  
df[['斜率k', '截距b']] = df.apply(lambda row: calculate_slope_and_intercept(row), axis=1).apply(pd.Series)  
  
df.to_excel('数据_modified.xlsx', index=False)复制