现有excel中有两列数据，第一列为epoch，第二列为epoch对应的loss如何使用代码将同一个epoch的loss进行平均值计算并依次放到第三列的单元格（重复的值只依次记录一次）中完整代码

以下是使用Python pandas库进行处理的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("input.xlsx")

# 按epoch分组，计算loss的平均值，并将结果存入一个字典中
mean_loss = dict(df.groupby("epoch")["loss"].mean())

# 创建一个新的DataFrame，用于存放结果
result = pd.DataFrame(columns=["epoch", "loss", "avg_loss"])

# 遍历原始DataFrame中的每一行数据，将平均值写入第三列的单元格
for index, row in df.iterrows():
    epoch = row["epoch"]
    loss = row["loss"]
    avg_loss = mean_loss.get(epoch)
    if avg_loss is not None and pd.isna(row["avg_loss"]):
        result = result.append({"epoch": epoch, "loss": loss, "avg_loss": avg_loss}, ignore_index=True)
    else:
        result = result.append(row, ignore_index=True)

# 保存结果到Excel文件
result.to_excel("output.xlsx", index=False)

这段代码做了以下几个步骤：

1. 使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。

2. 使用groupby函数按epoch进行分组，并计算每个epoch对应的loss的平均值，将结果存储在一个字典中。

3. 创建一个新的DataFrame对象，用于存储处理后的结果。

4. 遍历原始DataFrame中的每一行数据，对于每个epoch，将平均值写入第三列的单元格中，如果单元格已经有值，则将原始值保留。

5. 将处理后的结果保存到Excel文件中。