file_path = 'one.xlsx' values = read_first_column(file_path) # print(values)

根据你之前提供的代码，你想要读取Excel文件`one.xlsx`的第一列数据，并将数据保存在`values`变量中。

为了实现这个目标，你可以使用之前我给出的函数`read_first_column`。请确保你已经正确定义了该函数，并且已经在代码中导入了相应的库（如openpyxl）。

以下是你可以尝试的代码：

file_path = 'one.xlsx'
values = read_first_column(file_path)
print(values)

这段代码将调用`read_first_column`函数来读取`one.xlsx`文件的第一列数据，并将结果保存在`values`变量中。然后，通过打印`values`变量，你可以查看提取到的第一列数据。

请确保文件路径和函数调用都正确无误，这样你就可以获取到Excel文件中第一列的数据了。

相关问题

folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path)

你的代码已经成功读取了Excel文件。接下来，你可以使用`y`变量来计算平均值，并将结果保存到一个新的DataFrame中。然后，你可以使用`to_excel()`方法将这个新的DataFrame写入一个新的Excel文件中。下面是一个修改后的示例代码：

import pandas as pd
import os

folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分'
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建空的DataFrame来存储数据
avg_data = pd.DataFrame()

for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    y = pd.read_excel(file_path)
    
    # 计算每列的平均值
    avg = y.mean(axis=0)
    
    # 将平均值数据添加到avg_data DataFrame中
    avg_data = avg_data.append(avg, ignore_index=True)

# 创建新的Excel文件并写入数据
output_file = 'output.xlsx'
avg_data.to_excel(output_file, index=False)

在上面的代码中，`avg_data`是用来存储每个文件中每列的平均值的DataFrame。最后，将`avg_data`中的数据写入一个新的Excel文件`output.xlsx`中。请确保你已经安装了`pandas`库，并且将`output.xlsx`替换为你想要保存结果的文件名。

file_path = os.path.join(os.path.dirname(file), 'result.xlsx')

根据引用，在这个问题中，我们需要使用`os.path.join`函数将文件名与目录路径拼接起来。根据引用，`os.path.dirname(__file__)`可以得到当前文件的绝对路径。根据引用，`os.path.dirname(path)`函数可以去掉文件名，返回目录路径。因此，要得到`file_path`的值，我们可以使用以下代码：

file_path = os.path.join(os.path.dirname(file), 'result.xlsx')

这将将当前文件的绝对路径与文件名`result.xlsx`拼接在一起，从而得到`file_path`的值。