python中如何读取excel数据且计算表中除0之外的5、2.5、95、97.5分位点

可以使用Python中的pandas库来读取Excel数据，并使用numpy库来计算分位点。具体步骤如下：

1. 安装 pandas 和 numpy 库：

pip install pandas numpy

2. 使用 pandas 的 read_excel 方法来读取 Excel 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件名，`Sheet1` 是工作表名。

3. 计算分位点。使用 numpy 的 percentile 函数计算分位点，同时使用 pandas 的 dropna 方法删除表中的 NaN 值和 0 值：

import numpy as np

data = df['data'].dropna().values
data = data[data != 0]
result = np.percentile(data, [5, 2.5, 95, 97.5])

其中，`data` 是要计算分位点的数据列名，`dropna` 方法删除 NaN 值，`data != 0` 删除 0 值，`percentile` 函数计算分位点。

完整代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
data = df['data'].dropna().values
data = data[data != 0]
result = np.percentile(data, [5, 2.5, 95, 97.5])

print(result)

注意：以上代码仅适用于 Excel 表格中只有一列数据。如果有多列数据需要计算分位点，则需要逐列处理。