批量处理excel表格

可以使用Python的pandas库来批量处理Excel表格。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置输入输出文件夹路径
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'

# 遍历输入文件夹中的所有Excel文件
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.xlsx'):
        # 读取Excel文件数据
        input_path = os.path.join(input_folder, filename)
        df = pd.read_excel(input_path)

        # 对数据进行处理
        # ...

        # 保存处理后的数据到输出文件夹中
        output_path = os.path.join(output_folder, filename)
        df.to_excel(output_path, index=False)

上述代码将遍历输入文件夹中的所有Excel文件，读取每个文件的数据后进行处理，然后将处理后的数据保存到输出文件夹中。你可以根据自己的需要修改代码中的输入输出文件夹路径和数据处理逻辑。

相关问题

如何使用MATLAB批量处理excel表格

在MATLAB中，你可以使用“xlsread”函数读取Excel文件，并使用“xlswrite”函数将数据写回Excel文件。下面是一个示例代码，演示如何批量处理Excel表格：

% 设置Excel文件夹路径和文件扩展名
folder = 'C:\ExcelFiles\';
fileExt = '*.xlsx';

% 获取所有文件名
files = dir(fullfile(folder,fileExt));

% 循环处理每个Excel文件
for i = 1:length(files)
    % 读取Excel文件
    [~,~,data] = xlsread(fullfile(folder,files(i).name));

    % 执行批量处理操作
    % ...

    % 将数据写回Excel文件
    xlswrite(fullfile(folder,files(i).name),data);
end

在“批量处理操作”部分，你可以编写任何你需要执行的MATLAB代码。例如，你可以使用“sort”函数对数据进行排序，使用“mean”函数计算数据的平均值等等。然后，使用“xlswrite”函数将处理后的数据写回Excel文件。

python批量处理excel表格平均值

可以使用 Python 中的 pandas 库来处理 excel 表格。以下是一个示例代码，可以读取指定目录下的所有 excel 文件，计算每个表格的平均值并输出到新的 excel 文件中：

import pandas as pd
import os

# 设置要处理的 excel 文件目录
excel_dir = 'path/to/excel/dir'

# 遍历目录下的所有 excel 文件
for file in os.listdir(excel_dir):
    if file.endswith('.xlsx'): # 只处理 .xlsx 文件
        file_path = os.path.join(excel_dir, file)
        
        # 读取 excel 文件
        df = pd.read_excel(file_path)
        
        # 计算每列的平均值
        means = df.mean()
        
        # 将平均值输出到新的 excel 文件中
        output_file = os.path.join(excel_dir, f'{file.split(".")[0]}_output.xlsx')
        means.to_excel(output_file)

在上述代码中，我们使用 pandas 的 read_excel 函数读取 excel 文件，然后使用 mean 函数计算每列的平均值，最后使用 to_excel 函数将平均值输出到新的 excel 文件中。注意，输出的文件名需要与原文件名有所区别，否则会被覆盖。