Python读取Excel，并统计每一行中大于每一列平均值的个数

在Python中，我们可以使用pandas库轻松地读取Excel文件并完成所需的统计分析。首先，需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlsxwriter`，这两个库分别用于处理CSV和Excel文件。

以下是简单的步骤：

1. **导入所需库**:

import pandas as pd

2. **加载Excel文件**:

df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 替换 'your_file.xlsx' 为你的Excel文件路径

3. **计算每列的平均值**:

mean_values = df.mean(numeric_only=True)

4. **创建一个新的数据结构来存储计数**:

count_dict = {}
for column in df.columns:
    count_dict[column] = (df[df > mean_values[column]].shape[0], column)  # 统计大于平均值的行数及列名

5. **统计结果展示**:

for row_name, count_info in count_dict.items():
    count, col = count_info
    print(f"列 {row_name} 中，有 {count} 行的值大于其平均值：{col}")

这将打印出每一列中有多少行的值超过了该列的平均值。