如何利用Python统计Excel中不同类别数据对应的数量

可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并使用groupby方法来统计不同类别数据对应的数量。具体步骤如下：

1. 首先需要安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

2. 使用pandas库读取Excel数据，可以使用以下命令：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，data.xlsx为Excel数据文件的路径，读取后的数据会被存储在一个名为df的DataFrame对象中。

3. 使用groupby方法统计不同类别数据对应的数量，可以使用以下命令：

result = df.groupby('category')['data'].count()

其中，'category'为Excel中不同类别数据所在的列名，'data'为需要统计数量的列名。count方法用于统计数量，并返回一个Series对象，其中索引为不同类别数据，值为对应的数量。

完整代码示例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
result = df.groupby('category')['data'].count()
print(result)

注意，这里的代码仅供参考，具体实现需要根据Excel数据的格式进行调整。

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import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
data = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 统计数据
count = data['your_column_name'].count() # 统计某一列的数据总数
mean = data['your_column_name'].mean() # 统计某一列的平均值

# 输出统计结果
print('数据总数为：', count)
print('平均值为：', mean)

需要注意的是，您需要替换代码中的'your_excel_file.xlsx'为您自己的文件名，'your_column_name'为您要统计的列名。希望这个回答可以帮助您，有其他问题欢迎随时提出。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* [利用Python对Excel数据进行处理](https://blog.csdn.net/weixin_54500974/article/details/118557886)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python进行Excel数据统计](https://blog.csdn.net/wdl1992/article/details/105846856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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