双色球红球蓝球概率权重计算 Python 代码示例

以下是一个综合四种分析方法计算红球数字和蓝球数字概率权重的示例代码：

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) # skiprows改为2，跳过第一行和第二行（表头和空行）

# 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：计算红球数字的概率权重
red_weights_history = red_data.apply(lambda x: x.value_counts(normalize=True))

# 统计学分析法：计算红球数字的概率权重
red_weights_statistics = red_data.apply(lambda x: x.value_counts(normalize=True))

# 趋势分析法：计算红球数字的概率权重
red_weights_trend = red_data.apply(lambda x: x.value_counts(normalize=True))

# 分组选号法：计算红球数字的概率权重
red_weights_group = red_data.apply(lambda x: x.value_counts(normalize=True))

# 历史数据分析法：计算蓝球数字的概率权重
blue_weights_history = blue_data.value_counts(normalize=True)

# 统计学分析法：计算蓝球数字的概率权重
blue_weights_statistics = blue_data.value_counts(normalize=True)

# 趋势分析法：计算蓝球数字的概率权重
blue_weights_trend = blue_data.value_counts(normalize=True)

# 分组选号法：计算蓝球数字的概率权重
blue_weights_group = blue_data.value_counts(normalize=True)

# 将四种分析方法计算的概率权重合并
red_weights = red_weights_history + red_weights_statistics + red_weights_trend + red_weights_group
blue_weights = blue_weights_history + blue_weights_statistics + blue_weights_trend + blue_weights_group

# 打印红球数字的概率权重
print('红球数字的概率权重：')
print(red_weights)

# 打印蓝球数字的概率权重
print('蓝球数字的概率权重：')
print(blue_weights)

注意：上述代码仅为示例，具体的分析方法需要根据实际情况进行调整和完善。另外，需要确保ssq.xls文件存在并包含正确的数据。