python计算excel合格率

以下是一个简单的Python程序，用于计算Excel表格中某个列的合格率：

import pandas as pd

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

# 计算合格数量
qualified_count = df['column_name'].count()

# 计算总数量
total_count = df.shape[0]

# 计算合格率
qualified_rate = qualified_count / total_count

# 输出结果
print('合格率：{:.2%}'.format(qualified_rate))

请将`filename.xlsx`替换为实际的Excel文件名，将`column_name`替换为要计算合格率的列名。程序将输出合格率，以百分比形式显示，保留两位小数。

相关问题

python控制excel计算合格率

以下是一个使用Python控制Excel计算合格率的示例：

1. 首先，需要安装openpyxl模块，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

2. 读取Excel文件并获取需要计算的数据，例如在一个名为“test.xlsx”的Excel文件中，有一个名为“Sheet1”的工作表，其中有一个“合格率”列和一个“总数”列，需要计算这两列的合格率。可以使用以下代码读取这两列的数据：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
# 获取Sheet1工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 获取合格率列和总数列的数据
pass_rate = [cell.value for cell in sheet['A'][1:]]
total_num = [cell.value for cell in sheet['B'][1:]]

3. 计算合格率并将结果写入Excel文件。可以使用以下代码计算合格率并将结果写入“合格率”列：

# 计算合格率
rate = [pass_rate[i] / total_num[i] if total_num[i] != 0 else None for i in range(len(pass_rate))]

# 将结果写入Excel文件
for i in range(len(rate)):
    cell = sheet.cell(row=i+2, column=1)
    cell.value = rate[i]
    
# 保存Excel文件
wb.save('test.xlsx')

4. 完整代码如下：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('test.xlsx')
# 获取Sheet1工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 获取合格率列和总数列的数据
pass_rate = [cell.value for cell in sheet['A'][1:]]
total_num = [cell.value for cell in sheet['B'][1:]]

# 计算合格率
rate = [pass_rate[i] / total_num[i] if total_num[i] != 0 else None for i in range(len(pass_rate))]

# 将结果写入Excel文件
for i in range(len(rate)):
    cell = sheet.cell(row=i+2, column=1)
    cell.value = rate[i]
    
# 保存Excel文件
wb.save('test.xlsx')

注意：以上代码仅适用于Excel文件中只有一列需要计算合格率的情况。如果有多列需要计算合格率，需要根据具体情况进行修改。

python计算全科合格率

根据提供的引用内容，没有直接提到计算全科合格率的方法。然而，根据引用\[1\]中提到的参赛者的核心目标是“上分”，可以推测计算全科合格率的方法可能涉及分数的计算和判定阈值的微调。另外，引用\[2\]中提到了导入numpy库和加载数据的代码，这可能与计算全科合格率有关。综上所述，可以使用Python和numpy库来计算全科合格率，具体的实现方法可能需要根据具体的数据和算法进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BDCI2017 “人机大战”参赛总结](https://blog.csdn.net/leayc/article/details/78954929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]