folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分' file_names = os.listdir(folder_path) for file_name in file_names: file_path = os.path.join(folder_path, file_name) y = pd.read_excel(file_path)

你的代码已经成功读取了Excel文件。接下来，你可以使用`y`变量来计算平均值，并将结果保存到一个新的DataFrame中。然后，你可以使用`to_excel()`方法将这个新的DataFrame写入一个新的Excel文件中。下面是一个修改后的示例代码：

import pandas as pd
import os

folder_path = r'C:\Users\ppddcsm\Desktop\第二批数据拆分'
file_names = os.listdir(folder_path)

# 创建空的DataFrame来存储数据
avg_data = pd.DataFrame()

for file_name in file_names:
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    y = pd.read_excel(file_path)
    
    # 计算每列的平均值
    avg = y.mean(axis=0)
    
    # 将平均值数据添加到avg_data DataFrame中
    avg_data = avg_data.append(avg, ignore_index=True)

# 创建新的Excel文件并写入数据
output_file = 'output.xlsx'
avg_data.to_excel(output_file, index=False)

在上面的代码中，`avg_data`是用来存储每个文件中每列的平均值的DataFrame。最后，将`avg_data`中的数据写入一个新的Excel文件`output.xlsx`中。请确保你已经安装了`pandas`库，并且将`output.xlsx`替换为你想要保存结果的文件名。