一个excel表中每年每月每个工作日有几千条数据,利用python代码求解出每个工作日数据的平均值,将结果写入新的excel表中

时间: 2024-04-14 20:29:39 浏览: 21
你可以使用Python的pandas库和xlrd库来处理Excel文件,并计算每个工作日数据的平均值。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel('原始数据.xlsx') # 将日期列转换为日期类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 提取年份、月份和星期几 df['年份'] = df['日期'].dt.year df['月份'] = df['日期'].dt.month df['星期几'] = df['日期'].dt.weekday # 过滤出工作日数据 workday_data = df[df['星期几'] < 5] # 计算每个工作日数据的平均值 average_data = workday_data.groupby(['年份', '月份', '星期几'])['数据'].mean().reset_index() # 将结果写入新的Excel文件 average_data.to_excel('每个工作日数据平均值.xlsx') ``` 请将代码中的`原始数据.xlsx`替换为你实际的原始数据文件名,代码会生成一个名为`每个工作日数据平均值.xlsx`的新Excel文件,其中包含了每个工作日数据的平均值。注意,代码中假设星期一到星期五为工作日,星期六和星期日为非工作日。如果你的工作日定义不同,请相应地调整代码中的条件。
相关问题

一个excel表中2022年每月每个工作日有几千条数据,利用python代码求解出每个工作日数据的平均值,将结果写入新的excel表中

可以使用Python的pandas库和xlrd库来处理Excel文件,并计算每个工作日数据的平均值。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel('原始数据.xlsx') # 将日期列转换为日期类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 提取年份和月份 df['年份'] = df['日期'].dt.year df['月份'] = df['日期'].dt.month # 过滤出2022年的数据 df_2022 = df[df['年份'] == 2022] # 计算每个工作日数据的平均值 average_data = df_2022.groupby(['月份', '日期']).mean() # 将结果写入新的Excel文件 average_data.to_excel('每个工作日数据平均值.xlsx') ``` 请将代码中的`原始数据.xlsx`替换为你实际的原始数据文件名,代码会生成一个名为`每个工作日数据平均值.xlsx`的新Excel文件,其中包含了每个工作日数据的平均值。

一个excel表中每年每月每日有几千条数据,利用python代码求解出每日数据的平均值,将结果写入新的excel表中

你可以使用Python的pandas库和xlrd库来处理Excel文件,并计算每日数据的平均值。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel('原始数据.xlsx') # 将日期列转换为日期类型 df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期']) # 提取年份、月份和日 df['年份'] = df['日期'].dt.year df['月份'] = df['日期'].dt.month df['日'] = df['日期'].dt.day # 计算每日数据的平均值 average_data = df.groupby(['年份', '月份', '日'])['数据'].mean().reset_index() # 将结果写入新的Excel文件 average_data.to_excel('每日数据平均值.xlsx', index=False) ``` 请将代码中的`原始数据.xlsx`替换为你实际的原始数据文件名,代码会生成一个名为`每日数据平均值.xlsx`的新Excel文件,其中包含了每日数据的平均值。

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