Excel 统计一列中相同多行的平均值

最新推荐文章于 2022-11-23 13:12:46 发布
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分类专栏： Excel 文章标签： Excel
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1) Select all data
2) Insert PivotTable
3) Select Field
a) "One Colunm" to Row Labels
b) "Another Colunm" Move to Values, and Value Field Settings to "Average"
pandas数据处理：将dataframe中某一列中的数据分割为多个或多行并按分割的结果进行分析统计，以分析电影类型占比为例，每部电影的类型有多种，统计每种类型的数量和占比。
c1007857613的专栏
05-06 3012
pandas数据处理：将dataframe中某一列中的数据（字符串格式）分割为多个或多行并按分割的结果进行分析统计，以分析电影类型占比为例。
Python数据分析 读写excel文件之求多个表中的平均值和总和
weixin_43636211的博客
12-13 3951
import os,glob,sys from datetime import date from xlrd import open_workbook,xldate_as_tuple from xlwt import Workbook sys.argv.append('./') sys.argv.append('a.xls') sys.argv.append("b.xls") sys.ar...
office-Excel-表格中相同项进行求平均
billycoder的专栏
03-07 9928
效果 怎么做 使用AVERAGEIF函数 =AVERAGEIF(区域,条件,[求平均值区域])
【Excel Power Pivot】解决透视表计算字段汇总求平均问题
Mercy92的博客
01-22 8817
一、问题 计算字段汇总方式更改不起作用，原来想对计算字段求平均值无法实现 原因：计算字段是在统计的层级去计算的，不是底层数据，在这里，对11月计算字段求平均和求和是一样的，因为只有一个“11月”项，因此，用于计算比例的数值可以不用底层比例叠加。 二、解决 可以在源数据添加辅助列，如果不能改动源数据，可以使用sql查询做源数据，这里介绍使用Power pivot ...
Excel：每隔几行求取一次平均值（基于函数功能）
weixin_56529683的博客
11-23 9985
Excel：每隔几行求取一次平均值（基于函数功能）。计算1961—2021年61年日照时数年平均值，需要统计54个气象观测站的情况。
pandas 取excel 中的某一列_干货Python Pandas 做数据分析之玩转 Excel 报表分析
weixin_39517241的博客
11-20 6381
本篇文章选自作者在 GitChat 的分享，若有什么问题，可在公众号回复「小助手」添加小助手微信，邀请你进入技术交流群。各位朋友大家好，非常荣幸和大家聊一聊用 Python Pandas 处理 Excel 数据的话题。因为工作中一直在用 Pandas，所以积累了一些小技巧，在此借 GitChat 平台和大家分享一下心得。在开始之前我推荐大家下载使用 Anaconda，里面包含了 Spyd...
利用Excel公式实现对称剔除极值求平均值.rar
09-26
"利用Excel公式实现对称剔除极值求平均值"这个主题就是针对这种情况，它展示了如何在Excel中通过公式计算去除一个最高分和一个最低分后的平均值。以下将详细介绍这一方法。 首先，我们要理解“对称剔除极值”的概念...
python怎么求excel表格某一行的从某一列到某一列的数据的平均值，并将结果输出为新的excek表格
06-09
下面是一个示例代码，它可以读取Excel表格中的某一行的从某一列到某一列的数据的平均值，并将结果输出为新的Excel表格。 首先需要安装pandas库： ```python pip install pandas ``` 然后可以使用以下代码： ```...
Excel中如何统计一行中指定类型元素的个数
G_66_hero的博客
04-24 1万+
问题描述： 在分析Excel中的数据时，我需要统计每一列中数据的个数（即非空单元格的个数），如下图所示： 解决方法： 条件计数函数用Countif函数，统计为空或不为空可以使用Counta、Countblank函数。条件计数函数用Countif函数，统计为空或不为空可以使用Counta、Countblank函数。条件计数函数用Countif函数，统计为空或不为空可以使用Cou
excel表如何汇总多表格数据平均值？
ffcell2016的博客
10-28 1361
今天跟大家分享一下excel表如何汇总多表格数据平均值？ 1.如下图要求将多个表格各个班级成绩快速汇总平均分 2.选中成绩数据区域 3.点击如下图选项 4.点击【汇总拆分】-选择【汇总多表】 5.设置区域为二维表，汇总方式为求平均值 6.最终点击【确定】即可 7.完成效果如下图 ...
如何通过excel公式查找一列数据中的相同项目？
learningman_2008的博客
02-18 8029
公司内部某个部门要进行员工的工作效率的记录，但是要求通过EXCEL进行录入，最后算出综合效率，显示到另外一个表中。 条件： 1、手动录入日期、工号、品番、工时、数量。员工姓名：通过VLOOKUP找工号获得。 2、单个效率=数量/目标数。目标数：通过Vlookup找品番获得。 3、员工当天可能会有多个品番进行操作，会有多条记录，综合效率的公式=（效率A*A工时+效率B*B工时+...
EXCEL某一列中每100个数求平均值
weixin_40013966的博客
05-25 1万+
excel的一列有n个数，我想让这n个数的每100个数取平均值，放在后面一列，比如说B1=A1到A100的平均值，B2=A101到A200的平均值 在B1单元格输入以下公式，然后向下填充公式 =AVERAGE(OFFSET(A$1,(ROW(A1)-1)*100,100,)) 公式表示：每下隔一行，以A1向下选取100行的方式偏移100行，求平均值。 ...
pandas求一列中多行的最值、平均值等操作
热门推荐
leo_weile的博客
11-19 4万+
需求：当我们处理一行数据时，要求这一行中不同列的最值、最大值、最小值、均值等数据。 如例:  name Chinese Math English  PE tom 88 87 89 90 tony 98 97 99 90 leo 67 78 89 91 bob 90 89 ...
导入Excel表格多列多行数据运算，运算完写入新的表格
最新发布
03-12
<think>好的，用户的问题是关于如何使用Python的pandas库读取Excel中的多列多行数据，进行计算后把结果保存到新的Excel文件。我需要一步步地解答这个问题，确保用户能够理解并操作。 首先，用户提到了pandas的read_excel函数，根据提供的引用内容，用户可能已经了解一些基础，但需要具体的步骤指导。我需要详细说明如何读取数据，特别是多列多行的部分。可能需要提到如何指定列名或列索引来选择特定的列，以及如何遍历行进行处理。 接下来是数据处理部分。用户需要进行计算，但具体是什么样的计算呢？比如数值运算、统计汇总，还是其他操作？这里可能需要给出一个通用的例子，比如计算总分或者平均值，这样用户可以根据自己的需求调整。同时，可能需要使用pandas的向量化操作来提高效率，避免循环遍历。 然后是写入新Excel文件的部分。根据引用中的例子，使用to_excel方法，需要注意参数如sheet_name、index、header等设置是否正确。同时，要确保数据在写入前已经处理完成，可能需要创建新的DataFrame来存储结果。 另外，用户可能需要了解如何处理较大的数据文件，或者如何优化读取和写入的性能。例如，使用chunksize参数分块读取，但如果是常规大小的文件，直接读取即可。 还需要注意代码示例的准确性和可运行性。检查是否有语法错误，比如括号是否闭合，变量名是否正确。例如，在引用[2]中的代码有一个未闭合的括号，这可能在用户实际运行时导致错误，所以在示例代码中要避免类似的问题。 此外，用户可能关心异常处理，比如文件路径错误、sheet不存在等情况，是否需要添加try-except块？不过根据问题描述，用户可能暂时不需要这部分，但可以在相关问题中提及。 最后，生成的相关问题需要与当前主题相关，比如如何选择特定列、处理大数据量、优化性能等，帮助用户进一步学习。 总结步骤： 1. 导入pandas库。 2. 使用pd.read_excel读取Excel文件，指定所需列。 3. 进行数据计算，举例说明。 4. 将结果保存到新Excel文件。 5. 提供完整代码示例，并解释关键点。 6. 添加相关问题，扩展用户可能的需求。 需要确保代码中的参数正确，例如读取时使用usecols参数，或者通过列名选择。同时，写入时使用to_excel，注意索引的处理，避免多余的索引列出现。 现在，将这些思考整理成结构化的回答，分步骤说明，并附上代码示例，确保用户能够跟随操作。同时，在最后提出相关问题，帮助用户深入了解更多内容。</think>### 如何用Python pandas读取Excel多列多行数据并写入新文件 #### 1. 读取Excel数据 使用$pd.read_excel$函数读取Excel文件，可通过以下方式灵活控制数据范围： - **指定列**：通过`usecols`参数选择特定列（支持列名或列号），例如`usecols=["A列","B列"]`或`usecols="A:C"`[^3] - **指定行**：通过`skiprows`和`nrows`参数控制读取的行范围 ```python import pandas as pd # 读取整个工作表 df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name="Sheet1") # 读取指定列（列名） df = pd.read_excel("input.xlsx", usecols=["姓名", "数学", "物理"]) # 读取指定范围（B到D列，第5-20行） df = pd.read_excel("input.xlsx", usecols="B:D", skiprows=4, nrows=15) ``` #### 2. 数据计算 基于DataFrame进行向量化运算，提升计算效率： ```python # 示例：计算两列之和与新指标 df["总分"] = df["数学"] + df["物理"] df["是否优秀"] = df["总分"].apply(lambda x: "是" if x > 180 else "否") # 复杂计算示例（跨多列计算） df["综合评分"] = df["数学"]*0.6 + df["物理"]*0.3 + df["实验"]*0.1 ``` #### 3. 写入新文件 使用$to_excel$方法保存结果，注意参数配置： ```python # 基础写入 df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="计算结果", index=False) # 高级写入（追加多个sheet） with pd.ExcelWriter("output.xlsx") as writer: df.to_excel(writer, sheet_name="原始数据") df.describe().to_excel(writer, sheet_name="统计摘要") ``` #### 完整案例 ```python import pandas as pd # 读取数据 input_df = pd.read_excel("input.xlsx", usecols=["产品编号", "成本价", "售价"]) # 计算利润率 input_df["利润率"] = (input_df["售价"] - input_df["成本价"]) / input_df["成本价"] # 保存结果 input_df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="利润分析", index=False) ``` #### 关键注意事项 1. 数据类型处理：读取时可通过`dtype`参数指定列类型，如`dtype={"编号": str}` 2. 大数据量处理：使用`chunksize`参数分块读取（例如`chunksize=1000`） 3. 格式保留：如需保留原格式，建议结合`openpyxl`库操作
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