用python计算不同工人工资将excel表导入

在Python中，我们可以使用pandas库方便地读取Excel文件，并对数据进行操作，比如计算不同工人的工资。以下是一个简单的步骤示例：

首先，你需要安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`库，如果你的Excel文件是.xlsx格式，使用`openpyxl`；如果是.xls格式，使用`xlrd`。可以通过pip安装：

pip install pandas openpyxl  # 或者 pip install xlrd

然后，你可以使用下面的代码来导入Excel文件并计算工资：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
def read_excel_file(file_path):
    if file_path.endswith('.xlsx'):
        df = pd.read_excel(file_path)
    elif file_path.endswith('.xls'):
        df = pd.read_excel(file_path, engine='xlrd')
    else:
        raise ValueError("Unsupported file format. Please use .xlsx or .xls")

    return df

# 假设工资信息在名为'Wage'的列
def calculate_wages(df):
    total_wages = df['Wage'].sum()
    average_wage = df['Wage'].mean()
    # 如果有不同分类（例如按部门或职位），可以进一步分组计算
    wage_by_category = df.groupby('Category')['Wage'].sum()  # 将这里替换为实际的分类字段名

    return total_wages, average_wage, wage_by_category

# 使用函数
file_path = 'your_file.xlsx'  # 替换为你的Excel文件路径
df = read_excel_file(file_path)

total, avg, wage_categories = calculate_wages(df)
print(f"总工资：{total}")
print(f"平均工资：{avg}")
print("\n各个类别工资：")
for category, wage in wage_categories.items():
    print(f"{category}: {wage}")