Python读取Excel，统计每一行中符合以下条件的数量：该数大于本列的平均数

在Python中，我们可以使用pandas库来方便地读取Excel文件并进行数据处理。首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`库来操作Excel文件。以下是一个简单的步骤来完成这个任务：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取Excel文件：

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')  # 将'your_file.xlsx'替换为你实际的文件路径

3. 计算每列的平均值：

column_means = df.mean(axis=0)  # axis=0 表示按列计算

4. 创建一个新的DataFrame来存储行索引、列名以及每个元素是否大于平均值的数据：

result_df = pd.DataFrame(index=df.index, columns=df.columns)
result_df['Count'] = (df > column_means).sum(axis=1)

5. `result_df`现在包含了一个新的列'Count'，其中包含了每一行中大于对应列平均值的数值数量。

如果你想要统计特定列的情况，只需将`df`替换为需要检查的那一列，比如`df['your_column']`。