要使用Python读取Excel文件并进行描述统计分析，你可以遵循以下步骤：
1.首先，安装必要的库，如`pandas`和`openpyxl`，如果你还没有安装的话。
2.使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件到DataFrame对象。
3.使用DataFrame的`describe()`方法来获取各个变量（列）的描述统计信息。
下面是一个简单的示例代码：
```python
import
pandas
as
pd
读取Excel文件
file_path
=
'example.xlsx'
df
=
pd.read_excel(file_path)
显示描述统计信息
description
=
df.describe()
print(description)
如果你想要包括非数值型数据的统计信息，可以使用
describe(include='all')
```
如果你需要对特定的变量进行描述统计分析，你可以通过指定列名来实现：
```python
对特定列进行描述统计分析
column_name
=
'ColumnName'
替换为你的列名
column_description
=
df[column_name].describe()
print(column_description)
```
此外，你还可以使用`value_counts()`方法来查看各个唯一值的频数分布：
```python
查看某个列中每个唯一值的频数
column_name
=
'ColumnName'
替换为你的列名
value_counts
=
df[column_name].value_counts()
print(value_counts)
```
注意：请确保你已经安装了`openpyxl`库，否则在运行`pd.read_excel()`时会报错。如果尚未安装，可以使用pip进行安装：
```bash
pip
install
openpyxl
```
确保你的Python环境中已经安装了`pandas`和`openpyxl`，然后就可以使用上面的代码来读取Excel文件并进行描述统计分析了。
