用python求excel表格第五列到第四十四列每行的平均值,再用平均值替换该行的第五、二十、四十四列数,最后画出第五到第四十四列曲线
时间: 2024-05-01 22:23:27 浏览: 79
可以使用 pandas 库来实现。
首先,需要安装 pandas 库,可以在命令行中输入以下命令安装:
```
pip install pandas
```
接下来,可以使用以下代码来实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 计算每行第5列到第44列的平均值
means = df.iloc[:, 4:44].mean(axis=1)
# 替换第5、20、44列的数为平均值
df.iloc[:, 4] = means
df.iloc[:, 19] = means
df.iloc[:, 43] = means
# 提取第5到第44列的数据
data = df.iloc[:, 4:44]
# 绘制曲线图
plt.plot(data)
plt.show()
```
其中,'example.xlsx' 为要读取的 Excel 表格的文件名。在这个例子中,我们使用了 iloc 方法来提取指定的列和行,mean 方法来计算每行的平均值。最后,使用 matplotlib 库中的 plot 方法来绘制曲线图。
相关问题
用python求excel表格最后三十行第五列到第四十四列每一列与倒数第四列之间的相关系数,并画出曲线图
可以使用 pandas 和 matplotlib 库来完成这个任务。
首先需要安装 pandas 和 matplotlib 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas matplotlib
```
接下来,可以使用 pandas 的 read_excel 方法来读取 Excel 文件。假设要读取的文件名为 data.xlsx,可以这样读取最后 30 行:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=lambda x: x < len(df)-30)
```
其中,skiprows 参数可以用来跳过前面的行。lambda 函数中的 x 表示当前读取到的行号,如果 x 小于 len(df)-30,就跳过这一行。
接下来,可以使用 pandas 的 corr 方法来计算相关系数:
```python
corr_matrix = df.iloc[:, -40:-4].corrwith(df.iloc[:, -4])
```
其中,iloc 方法用于选择第五列到倒数第五列之间的列,corrwith 方法用于计算这些列与倒数第四列的相关系数。
最后,可以使用 matplotlib 来画出曲线图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(corr_matrix)
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', skiprows=lambda x: x < len(df)-30)
corr_matrix = df.iloc[:, -40:-4].corrwith(df.iloc[:, -4])
plt.plot(corr_matrix)
plt.show()
```
用python求excel表格最后三十行的第五列到第四十四列每一列与倒数第四列之间的相关系数,并画出曲线图
可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现。
首先需要安装pandas和matplotlib库,可以使用以下命令:
```
pip install pandas
pip install matplotlib
```
接下来,假设我们的Excel表格名字为data.xlsx,表格中有多个工作表,我们需要处理名为Sheet1的工作表。代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 获取最后30行的数据
df_last_30 = df.tail(30)
# 获取第五列到第四十四列的数据
df_last_30_cols = df_last_30.iloc[:, 4:44]
# 计算每一列与倒数第四列之间的相关系数
correlations = df_last_30_cols.corrwith(df_last_30.iloc[:, -4])
# 绘制曲线图
plt.plot(correlations)
plt.show()
```
以上代码中,我们首先使用pandas的read_excel函数读取Excel表格,指定要处理的工作表为Sheet1。然后使用tail函数获取最后30行的数据,使用iloc函数获取第五列到第四十四列的数据。接着使用corrwith函数计算每一列与倒数第四列之间的相关系数。最后使用matplotlib库中的plot函数绘制曲线图。
注意,以上代码只是一个简单的示例,具体实现可能需要根据Excel表格的具体情况进行调整。
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