import pandas as pd

读取历史数据

df = pd.read_excel('ssq.xls', sheet_name=0, usecols=list(range(2, 9)), skiprows=2)

将前6列（红球）存储在新的DataFrame中

red_data = df.iloc[:, :6]

将第7列（蓝球）存储在新的DataFrame中

blue_data = df.iloc[:, 6]

历史数据分析法

red_hist_weights = red_data.apply(pd.Series.value_counts).sum() / len(red_data) blue_hist_weights = blue_data.value_counts() / len(blue_data)

统计学分析法

red_stat_weights = red_data.stack().value_counts() / len(red_data) blue_stat_weights = blue_data.value_counts() / len(blue_data)

趋势分析法

recent_red_data = red_data.tail(5) # 获取最近5期的红球数据 recent_blue_data = blue_data.tail(5) # 获取最近5期的蓝球数据 red_trend_weights = recent_red_data.stack().value_counts() / len(recent_red_data) blue_trend_weights = recent_blue_data.value_counts() / len(recent_blue_data)

分组选号法

red_group_weights = red_data.stack().value_counts() / len(red_data) blue_group_weights = blue_data.value_counts() / len(blue_data)

合并概率权重

red_weights = (red_hist_weights + red_stat_weights + red_trend_weights + red_group_weights) / 4 blue_weights = (blue_hist_weights + blue_stat_weights + blue_trend_weights + blue_group_weights) / 4

print('红球数字的概率权重：') print(red_weights) print('蓝球数字的概率权重：') print(blue_weights)