Python如何计算一个表中的累计数据并存入新表

可以使用Python的pandas库来计算一个表中的累计数据并存入新表。

首先，读取原始表格数据到pandas的DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')

然后，计算累计数据并存入新表格中：

cumulative = df.cumsum()
cumulative.to_excel('累计表格.xlsx', index=False)

其中，`cumsum()`函数用于计算累计数据，将计算结果存入`cumulative`变量中。`to_excel()`函数用于将`cumulative`变量中的数据存入Excel文件中。

需要注意的是，默认情况下会将DataFrame中的行索引写入Excel文件中，如果不需要索引可以通过`index=False`参数来禁止写入。

相关问题

python中的excel操作创建一个数据表寸值，值为一个整数，不断存入该值的同类，并计算平均值

在Python中，我们可以使用pandas库方便地进行Excel文件的操作，包括创建、读取和修改数据。如果你想要创建一个新的Excel工作表并不断添加整数值，同时计算累计和平均值，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了pandas和openpyxl库（如果还没有安装，可以使用pip install pandas openpyxl命令安装）。

import pandas as pd

# 初始化一个空的DataFrame，用于存储数据
data = {'Value': []}

# 创建一个Series来保存累计值和平均值
cumulative_sum = 0
average = None

while True:  # 这里你可以设置一个条件来控制何时停止添加
    value = int(input("请输入一个整数（输入'q'退出）："))
    
    if value == 'q':
        break
    
    data['Value'].append(value)
    cumulative_sum += value
    
    if average is None:
        average = value
    else:
        average = (cumulative_sum + average) / 2

# 将Series转换为DataFrame并追加到现有的Excel文件或新建的工作表中
df = pd.DataFrame(data)
workbook = pd.ExcelWriter('your_file.xlsx')  # 指定Excel文件名
df.to_excel(workbook, index=False, sheet_name='Sheet1', mode='a')  # a表示追加模式

# 计算并输出当前的平均值
if len(df) > 0:
    print(f"当前累计平均值：{average}")

# 保存并关闭Excel writer
workbook.save()

在这个脚本中，用户每次输入一个整数后，程序会将这个值添加到Excel的数据表中，并实时更新累计和平均值。当你输入'q'时，循环会结束并且保存文件。

python语言，当前DataFrame中有一个到秒的下单时间列，和一个订单量列，按照下单日统计订单量、订单平均值、订单累计量，以上数据存入新DataFranme

可以使用pandas库来实现这个需求，具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame为df，下单时间列为order_time，订单量列为order_num

# 将下单时间转换为日期
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_time'], unit='s').dt.date

# 按照下单日统计订单量、订单平均值、订单累计量
df_new = df.groupby('order_date').agg({'order_num': ['sum', 'mean', 'cumsum']})

# 重命名列名
df_new.columns = ['order_num_sum', 'order_num_mean', 'order_num_cumsum']

# 打印结果
print(df_new)

其中，`pd.to_datetime`函数将秒级时间转换为日期格式，`groupby`函数按照日期进行分组并使用`agg`函数统计订单量的总和、平均值和累计量，最后使用`columns`属性重命名列名。