import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('5.24.xlsx') # 对时间列进行处理 df['时间'] = df['时间'].apply(lambda x: x.replace(second=0)) # 输出到新的Excel文件 df.to_excel('时间去掉秒.xlsx', index=False) # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('时间去掉秒.xlsx') # 按名称和时间分组，取数值的最大值 df_max = df.groupby(['名称', '时间'])['数值'].max().reset_index() # 输出到 Excel 文件 df_max.to_excel('output.xlsx', index=False)在后面代码后加上一段Python代码，代码内容是，按照名称计算各名称对应的平均值、众数，输出到一个Excel

文件中。代码如下：

# 按名称分组，计算平均值和众数
df_group = df_max.groupby('名称')['数值'].agg(['mean', pd.Series.mode]).reset_index()
# 重命名列名
df_group = df_group.rename(columns={'mean': '平均值', 'mode': '众数'})
# 输出到 Excel 文件
df_group.to_excel('output.xlsx', sheet_name='平均值和众数', index=False)

这段代码首先按照名称分组，然后计算每个分组的平均值和众数。最后将结果输出到一个新的 Excel 文件中，命名为“output.xlsx”，并在其中创建一个名为“平均值和众数”的工作表。

相关问题

import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分组统计计数counts = df.groupby('Category')['Value'].count()# 将计数结果写入Excel文件counts.to_excel('counts.xlsx')怎么使分组统计计数降序排序

可以使用`sort_values()`函数对`counts`进行降序排序，然后再将结果写入Excel文件。修改代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分组统计计数并进行降序排序
counts = df.groupby('Category')['Value'].count().sort_values(ascending=False)

# 将计数结果写入Excel文件
counts.to_excel('counts.xlsx')

这样就可以按照计数数量的降序对分组统计计数结果进行排序了。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx') print(df)

这段代码是使用 Pandas 库读取 Excel 文件并将数据存储在 DataFrame 中，并最终将 DataFrame 打印输出。具体来说，代码中的 `pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx')` 语句会读取指定路径下的 Excel 文件，而 `print(df)` 则会将读取到的数据打印输出。需要注意的是，代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改，确保能够正确读取到文件。