python读取文件夹里所有的excel文件，并对每一个excel里的数据进行处理

您好，可以使用Python的pandas库来读取文件夹里的所有excel文件，并对每个文件里的数据进行处理。具体代码如下：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹里所有的excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 遍历每个excel文件，读取数据并进行处理
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 在这里对数据进行处理，比如计算平均值、筛选特定行等等
    # 处理完后可以将结果保存到新的excel文件中

希望能对您有所帮助。

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python读取文件夹多个xlsx文件并对每个文件的列数据进行处理后将处理后的数据另存一列保存

以下是一个示例代码，可以读取文件夹中的多个xlsx文件，对每个文件的列数据进行处理，并将处理后的数据另存为一列保存。

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹中所有xlsx文件的文件名
file_names = [name for name in os.listdir(folder_path) if name.endswith('.xlsx')]

# 循环读取每个文件，并进行处理
for file_name in file_names:
    # 读取文件
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    df = pd.read_excel(file_path)
    
    # 进行列数据处理
    new_col = df['col1'] + df['col2']  # 以列1和列2相加作为示例处理方式
    
    # 将处理后的数据添加为新列
    df['new_col'] = new_col
    
    # 另存为新文件
    new_file_name = file_name[:-5] + '_new.xlsx'  # 在原文件名后加上'_new'作为新文件名
    new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
    df.to_excel(new_file_path, index=False)

这个代码中，我们首先设置了文件夹路径，然后获取了该文件夹中所有xlsx文件的文件名。接下来，我们循环读取每个文件，并对其列数据进行处理。在这个示例中，我们以列1和列2相加作为处理方式。然后，我们将处理后的数据添加为新列，并将数据另存为新文件。在这个示例中，我们在原文件名后加上'_new'作为新文件名。最终，我们得到了一个新文件夹，其中包含了所有原文件的处理后的版本。

python读取文件夹里所有的excel文件，并对每一个excel里的数据，进行平均值、最大值、最小值、方差、偏度、峰值的计算，最后保存在新的excel表格内

你好，可以使用Python的pandas库来读取文件夹里的所有excel文件，并对每一个excel里的数据进行平均值、最大值、最小值、方差、偏度、峰值的计算。最后，将结果保存在新的excel表格内。具体实现方法可以参考以下代码：

import pandas as pd
import os

# 定义文件夹路径
folder_path = 'your_folder_path'

# 获取文件夹内所有excel文件的路径
file_paths = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 定义结果列表
results = []

# 遍历每个excel文件
for file_path in file_paths:
    # 读取excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)
    # 计算平均值、最大值、最小值、方差、偏度、峰值
    mean = df.mean()
    max_value = df.max()
    min_value = df.min()
    variance = df.var()
    skewness = df.skew()
    kurtosis = df.kurt()
    # 将结果添加到结果列表中
    results.append(pd.concat([mean, max_value, min_value, variance, skewness, kurtosis], axis=1))

# 将结果合并成一个DataFrame
result_df = pd.concat(results, axis=1)

# 将结果保存到新的excel表格中
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

希望能对你有所帮助。