excel中，已经有了一年内的十二个月的数据，要求每个月的平均值，

你可以使用 Excel 中的 AVERAGE 函数来计算每个月的平均值。具体操作是：选中每个月的数据，然后在公式栏中输入 "=AVERAGE(选中的数据)"，按下回车键即可得到该月的平均值。重复这个操作，即可得到每个月的平均值。

相关问题

python计算excel每个月的平均值_汇总每日数据以计算月平均值

要计算Excel表格中每个月的平均值，可以使用Python的pandas库进行操作。以下是一个示例代码，假设Excel表格中的日期数据在第一列，需要计算的数据在第二列：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将日期数据转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d')

# 按月份分组，计算每月的平均值
result = df.groupby(df['日期'].dt.strftime('%Y-%m'))['数据'].mean()

print(result)

上述代码中，首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel表格数据，然后将日期数据转换为日期类型。接着，使用`groupby`函数按照月份进行分组，然后使用`mean`函数计算每月的平均值。最后，将结果打印出来。

需要注意的是，`groupby`函数中的参数`df['日期'].dt.strftime('%Y-%m')`表示按照日期列的年月格式进行分组，`%Y`表示年份，`%m`表示月份。如果需要计算其他数据列，只需要将代码中的`'数据'`替换为相应的列名即可。

python读取excel中每月每个小时的speed列的数据

你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用pandas的DataFrame来处理数据。假设你的Excel文件名为“data.xlsx”，里面有一个名为“Sheet1”的工作表，其中包含了“month”、“hour”和“speed”三列数据。以下是读取每月每个小时的“speed”列数据的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定工作表名为Sheet1
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按月份和小时分组，计算每组中“speed”列的平均值
grouped = df.groupby(['month', 'hour'])['speed'].mean()

# 输出结果
print(grouped)

这段代码先使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，使用groupby()函数按“month”和“hour”列分组，并计算每组中“speed”列的平均值。最后，将结果存储在grouped变量中，并输出结果。

你可以根据实际情况修改代码中的文件名、工作表名和列名。