写一个python脚本，通过读取Excel表中的函数，读取函数执行1000次的平均响应时间和执行结果

在Python中，我们可以使用`pandas`库读取Excel文件，并结合`time`模块来计算函数执行时间。这里假设你已经有了一个Excel表格，其中包含一个函数及其需要运行的数据。以下是一个简单的脚本示例：

import pandas as pd
import time

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

def read_excel_function(row):
    # 这里假设你的函数在excel的一列中，例如 'function_data'
    function_data = row['function_data']
    
    start_time = time.time()
    result = your_function_to_test(function_data)  # 替换 'your_function_to_test' 为你的实际函数名
    end_time = time.time()

    execution_time = end_time - start_time
    return result, execution_time

# 对每一行数据应用上述函数并计算平均值
data_results = df.apply(read_excel_function, axis=1)
average_response_time = data_results.iloc[:, 1].mean()  # 计算第二列（执行时间）的平均值
average_execution_result = data_results.iloc[:, 0].mean()  # 计算第一列（执行结果）的平均值

print(f"平均响应时间: {average_response_time}")
print(f"执行结果平均值: {average_execution_result}")