python中如何读取多列多行excel数据且计算表中除0之外的5、2.5、95、97.5分位点

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用numpy库来计算分位点。

首先，需要安装pandas和numpy库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

接下来，可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件。例如，假设需要读取名为"data.xlsx"的Excel文件中的第1至第3列数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=[0, 1, 2])

这将会返回一个DataFrame对象，其中包含了Excel文件中指定列的所有数据。

接下来，可以使用numpy库的percentile函数来计算分位点。例如，假设需要计算第1列数据的5、2.5、95和97.5分位点，可以使用以下代码：

import numpy as np

col1 = df.iloc[:, 0].values
percentiles = np.percentile(col1[col1 != 0], [2.5, 5, 95, 97.5])

这将会返回一个包含4个元素的数组，分别表示5、2.5、95和97.5分位点的值（除0之外）。

同样的方法可以用于计算其他列的分位点，只需要将代码中的列索引号替换为对应的列即可。

相关问题

python中如何读取excel数据且计算表中除0之外的5、2.5、95、97.5分位点

可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并使用numpy库来计算分位点。具体步骤如下：

1. 安装 pandas 和 numpy 库：

pip install pandas numpy

2. 使用 pandas 的 read_excel 方法来读取 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件名，`Sheet1` 是工作表名。

3. 计算分位点。使用 numpy 的 percentile 函数计算分位点，同时使用 pandas 的 dropna 方法删除表中的 NaN 值和 0 值：

import numpy as np

data = df['data'].dropna().values
data = data[data != 0]
result = np.percentile(data, [5, 2.5, 95, 97.5])

其中，`data` 是要计算分位点的数据列名，`dropna` 方法删除 NaN 值，`data != 0` 删除 0 值，`percentile` 函数计算分位点。

完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
data = df['data'].dropna().values
data = data[data != 0]
result = np.percentile(data, [5, 2.5, 95, 97.5])

print(result)

注意：以上代码仅适用于 Excel 表格中只有一列数据。如果有多列数据需要计算分位点，则需要逐列处理。

python 向excel表中多个工作表中存储多列多行数据

以下是使用Python向Excel表中多个工作表中存储多列多行数据的示例代码：

import openpyxl

# 创建一个新的Excel工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()

# 创建一个名为“Sheet1”的工作表
sheet1 = workbook.active
sheet1.title = "Sheet1"

# 向Sheet1中添加数据
data1 = [
    ["姓名", "年龄", "性别"],
    ["张三", 20, "男"],
    ["李四", 25, "女"],
    ["王五", 30, "男"],
]

for row in data1:
    sheet1.append(row)

# 创建一个名为“Sheet2”的工作表
sheet2 = workbook.create_sheet("Sheet2")

# 向Sheet2中添加数据
data2 = [
    ["学科", "成绩"],
    ["语文", 90],
    ["数学", 85],
    ["英语", 95],
]

for row in data2:
    sheet2.append(row)

# 保存工作簿
workbook.save("data.xlsx")

在此示例中，我们使用openpyxl库创建一个新的Excel工作簿，并在其中创建两个工作表“Sheet1”和“Sheet2”。然后，我们向这两个工作表中添加数据，并将工作簿保存为“data.xlsx”文件。