for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 91): for k in range(0, 500): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) # 将 a 添加到 data 中 print(a)计算平均值并输出

要计算所有a的平均值，并输出结果，你可以在所有循环结束后，使用numpy库中的mean()函数来计算a的平均值。具体的代码如下所示：

import numpy as np

# 循环结束后，计算所有a的平均值
all_a = []
for i, file_path in enumerate(file_paths):     
    df = pd.read_excel(file_path)     
    for j in range(0, 91):         
        for k in range(0, 500):             
            a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values)  # 将列表转换为 DataFrame             
            data = pd.concat([data, a], axis=1)  # 将 a 添加到 data 中             
            all_a.append(a)

all_a_avg = np.mean(all_a)  # 计算所有a的平均值

# 打印所有a的平均值
print("所有a的平均值为：", all_a_avg)

需要注意的是，这段代码应该放在所有循环结束后，否则每次循环都会打印一次a的平均值。另外，这里使用了一个列表`all_a`来存储所有的a，然后再计算平均值。

相关问题

for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j, in range(0,91): for k, in range(0,500): a = data.append(df.iloc[3+3*k:6+3*k, 7+j].values) print(a)怎么改

在这段代码中，第二个 `for` 循环的语法有问题，`for j, in range(0,91):` 应该改为 `for j in range(0,91):`。此外，`data` 在代码中没有定义，如果你想将 `a` 添加到 `data` 中，需要先定义一个空的 DataFrame，然后使用 `pd.concat()` 函数将 `a` 添加到 `data` 中。修改后的代码应该是这样的：

data = pd.DataFrame()  # 定义一个空的 DataFrame

for i, file_path in enumerate(file_paths):
    df = pd.read_excel(file_path)
    for j in range(0,91):
        for k in range(0,500):
            a = pd.DataFrame(df.iloc[3+3*k:6+3*k, 7+j].values)  # 将列表转换为 DataFrame
            data = pd.concat([data, a], axis=1)  # 将 a 添加到 data 中
            print(a)

这样就可以将每个 Excel 文件中指定位置的数据添加到一个 DataFrame 中了。

import numpy as np import pandas as pd import xlrd import os import matplotlib.pyplot as plt def get_all_fill_paths(dir_path): file_paths = [] for root, _, files in os.walk(dir_path): for file in files: file_paths.append(os.path.join(root, file)) return file_paths dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) data = pd.DataFrame() # 定义一个空的 DataFrame all_a = [] for i, file_path in enumerate(file_paths): df = pd.read_excel(file_path) for j in range(0, 1): for k in range(0, 1): a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values) # 将列表转换为 DataFrame data = pd.concat([data, a], axis=1) 将a中的数据转换成浮点数然后分别计算每一组的平均值

可以使用 `astype()` 方法将 `a` 中的数据转换为浮点数，然后使用 `mean()` 方法计算每一组的平均值。修改后的代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd 
import xlrd 
import os 
import matplotlib.pyplot as plt  

def get_all_fill_paths(dir_path): 
    file_paths = [] 
    for root, _, files in os.walk(dir_path): 
        for file in files: 
            file_paths.append(os.path.join(root, file)) 
    return file_paths 

dir_path = r'C:\Users\lxz15\Desktop\电流数据2' 
file_paths = get_all_fill_paths(dir_path) 
data = pd.DataFrame()  # 定义一个空的 DataFrame 
all_a = [] 
for i, file_path in enumerate(file_paths): 
    df = pd.read_excel(file_path) 
    for j in range(0, 1): 
        for k in range(0, 1): 
            a = pd.DataFrame(df.iloc[2 + 3 * k:5 + 3 * k, 7 + j].values.astype(float))  # 将列表转换为 DataFrame，并将数据转换为浮点数
            all_a.append(a.mean())  # 计算每一组的平均值并添加到 all_a 列表中
            data = pd.concat([data, a], axis=1)
            
print(all_a)  # 输出每一组的平均值

在代码中，`all_a` 列表用于存储每一组的平均值，`a.mean()` 方法用于计算每一组的平均值并添加到 `all_a` 列表中。最后输出 `all_a` 列表即可。