python计算excel标准差

要Python计算Excel的标准差，你可以按照以下步骤进行操作。

1. 首先，导入pandas库并读取Excel文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', sheet_name='your_sheet_name', header=0)

请将'your_excel_file.xlsx'替换为你的Excel文件路径，'your_sheet_name'替换为你的工作表名称。

2. 接下来，使用groupby函数按照某一列（例如'week'）进行分组，并使用std()函数求取标准差：

std = df.groupby(by='week').std()

3. 你可以为标准差的列名添加后缀'_std'：

std.columns = '_std'

4. 类似地，还可以计算平均值，使用groupby和mean函数：

mean = df.groupby(by='week').mean()

5. 你也可以为平均值的列名添加后缀'_mean'：

mean.columns = '_mean'

6. 将平均值和标准差合并为一个DataFrame，使用concat函数：

df1 = pd.concat([mean, std], axis=1, join='outer')

7. 如果需要，你可以对列名进行排序，按照升序排列：

df2 = df1.sort_index(ascending=True, axis=1)

8. 最后，将结果保存到Excel文件中：

df2.to_excel('output_file.xlsx')

请将'output_file.xlsx'替换为你希望保存结果的文件路径。

综上所述，以上是使用Python计算Excel标准差的步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [简单用python求平均值标准差](https://blog.csdn.net/kelvinfanyiang/article/details/124754463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python:读取excel数据，求标准偏差](https://blog.csdn.net/github_37320188/article/details/81638902)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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