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。

实现按星期分类的数据，再按照单元格内容是否合格分类，合格的计算合格率，不合格的按照备注内容进行分类并计算不合格率，最后输出不合格率折线图，python控制excel

实现这个功能需要使用Python的pandas和matplotlib库来操作Excel数据和绘制折线图。具体步骤如下：

1. 使用pandas读取Excel数据表格，将数据转换为DataFrame格式。

2. 对数据进行按星期分类，可以使用pandas的groupby方法。

3. 对每个星期的数据，再按照单元格内容是否合格分类，可以使用pandas的条件筛选方法。

4. 对合格的数据，计算合格率。

5. 对不合格的数据，按照备注内容进行分类，可以使用pandas的groupby方法。

6. 对每个不合格分类，计算不合格率。

7. 绘制折线图，可以使用matplotlib库来实现，将不合格率按照时间序列绘制在同一张图上。

代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel数据表格
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按星期分类
week_data = data.groupby('Week')

# 遍历每个星期的数据
for week, week_df in week_data:
    print('Week:', week)
    
    # 按照单元格内容是否合格分类
    qualified_data = week_df[week_df['Status'] == 'Qualified']
    unqualified_data = week_df[week_df['Status'] != 'Qualified']
    
    # 计算合格率
    qualified_rate = len(qualified_data) / len(week_df) * 100
    print('Qualified Rate:', qualified_rate)
    
    # 按照备注内容进行分类
    unqualified_group = unqualified_data.groupby('Remark')
    
    # 计算不合格率
    unqualified_rate_dict = {}
    for remark, remark_df in unqualified_group:
        unqualified_rate = len(remark_df) / len(week_df) * 100
        unqualified_rate_dict[remark] = unqualified_rate
        print('Unqualified Rate ({}) : {}'.format(remark, unqualified_rate))
    
    # 绘制折线图
    plt.plot(list(unqualified_rate_dict.keys()), list(unqualified_rate_dict.values()), label='Week {}'.format(week))

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('Unqualified Rate')

# 显示图像
plt.show()

这段代码可以读取名为"data.xlsx"的Excel数据表格，并按照星期分类，对每个星期的数据进行单元格内容分类和不合格率计算。最后，将每个星期的不合格率绘制在同一张图上，图例和标题也已经设置好。运行代码后，会显示折线图，可以根据需要对图像进行保存或调整。