如何利用python将excel中每4行数据求一次平均，并输出到一个新的表格中

你可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并进行数据处理和写入操作。下面是一个示例代码，假设你的 Excel 文件名为 `data.xlsx`，要处理的工作表名为 `Sheet1`：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 计算平均值
averages = []
for i in range(0, len(df), 4):
    chunk = df.iloc[i:i+4, :]
    avg = chunk.mean()
    averages.append(avg)

# 将平均值写入新的工作表
output_df = pd.DataFrame(averages)
output_df.to_excel('averages.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用 `pd.read_excel` 函数读取 Excel 文件，并指定要读取的工作表名。然后，我们使用一个循环来遍历数据框中的每四行数据，计算这些数据的平均值，并将平均值存储到一个列表中。最后，我们创建一个新的数据框来存储这些平均值，并使用 `to_excel` 函数将其写入到一个新的 Excel 文件中。

注意，这个示例假设每四行数据的数量是固定的。如果你的数据中有不足四行的情况，你需要修改代码来处理这种情况。

相关问题

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

可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格。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：

pip install pandas

然后可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 指定行和列的范围，并计算平均值
start_col = 'C'
end_col = 'F'
row_number = 2
avg_value = df.loc[row_number, start_col:end_col].mean()

# 创建新的Excel表格
new_df = pd.DataFrame({'Average': [avg_value]})
new_df.to_excel('new_filename.xlsx', index=False)

其中，`filename.xlsx`是要读取的Excel表格的文件名，`start_col`和`end_col`是要计算平均值的列的范围，`row_number`是要计算平均值的行号，`avg_value`是计算得到的平均值，`new_filename.xlsx`是要输出的新Excel表格的文件名。

需要注意的是，如果要计算多行的平均值，可以使用for循环遍历每一行，然后将得到的多个平均值存储到一个列表中，最后再将列表输出到新的Excel表格中。

帮我写个读取excel表中一列数据并输出平均值的python程序

### 回答1：

很高兴为您服务。以下是实现您要求的Python程序：import xlrd# 打开文件
workbook = xlrd.open_workbook('test.xlsx')# 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
sheet1 = workbook.sheet_by_index(0) #sheet索引从0开始# 获取整列的值（数组）
cols1 = sheet1.col_values(0) # 获取第1列内容# 计算平均值
aver = 0
for i in range(0,len(cols1)):
aver += float(cols1[i])
aver = aver/len(cols1)# 输出结果
print('平均值：', aver)

### 回答2：
下面是一个简单的Python程序，它可以读取Excel表中的一列数据，并计算输出该列数据的平均值：

import pandas as pd

def calculate_average(file_path, sheet_name, column_name):
    # 读取Excel表格数据
    data_frame = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
    
    # 获取指定列的数据
    column_data = data_frame[column_name]
    
    # 计算平均值
    average = column_data.mean()
    
    # 输出平均值
    print("平均值：", average)

# 调用函数进行计算
calculate_average("文件路径", "表格名称", "列名称")

请注意，该程序使用了pandas库来读取和处理Excel表格数据。在使用前，请确保已安装pandas库。可以使用`pip install pandas`命令来安装该库。

在函数`calculate_average()`中，需要传入3个参数：文件路径（file_path）、表格名称（sheet_name）和列名称（column_name）。您需要根据实际情况将这些参数替换为实际的文件路径、表格名称和列名称。

在程序中，我们首先使用`pd.read_excel()`方法读取Excel文件的数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，我们可以通过指定列名称来获取该列的数据，并使用`.mean()`方法计算该列数据的平均值。最后，使用`print()`函数输出平均值。

希望这个程序能满足您的需求，并帮助您解决问题！

### 回答3：
可以使用Python的pandas库来读取Excel表中的数据并计算平均值。

首先，需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

在代码中导入pandas库，并使用pandas的read_excel函数来读取Excel表：

import pandas as pd

# 读取Excel表，假设数据所在的列为"A"列
data = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx", usecols="A")

接下来，可以使用pandas的mean函数来计算平均值：

# 计算平均值
average = data.mean()

最后，输出平均值：

# 输出平均值
print("平均值：", average)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel表，假设数据所在的列为"A"列
data = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx", usecols="A")

# 计算平均值
average = data.mean()

# 输出平均值
print("平均值：", average)

请注意，需要将"your_excel_file.xlsx"替换为实际的Excel文件路径。此外，如果Excel文件中的数据并不在"A"列，需要将usecols参数中的"A"替换为实际的列名或列索引。

希望对你有帮助！