pycharm读取大量的excel文件，分别对其中的一维数据求均值，将这些均值导入到一个excel中

可以使用Python中的pandas库来处理这个问题。首先，需要安装pandas库，可以在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以编写如下代码来读取大量的Excel文件，并对其中的一维数据求均值：

import pandas as pd
import glob

# 读取所有Excel文件
files = glob.glob("*.xlsx")

# 创建一个空的DataFrame来存储均值
avg_df = pd.DataFrame(columns=['文件名', '均值'])

for file in files:
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file)
    # 计算一维数据的均值
    avg = df.mean()[0]
    # 将文件名和均值添加到avg_df中
    avg_df = avg_df.append({'文件名': file, '均值': avg}, ignore_index=True)

# 将avg_df保存到一个Excel文件中
avg_df.to_excel('均值.xlsx', index=False)

这段代码首先使用glob模块获取当前目录下所有的Excel文件，然后遍历每个文件，读取其中的数据，并计算出一维数据的均值，最后将文件名和均值添加到一个空的DataFrame中。最后，将这个DataFrame保存到一个Excel文件中。

相关问题

pycharm读取多个excel，分别对其中的数据求均值，将这些均值导入到一个excel中

首先，你需要安装 pandas 库来读取和处理 Excel 文件。然后，你可以使用以下代码来实现你的目标：

import pandas as pd

# 读取多个 Excel 文件
df_list = []
for file_name in ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']:
    df = pd.read_excel(file_name)
    df_list.append(df)

# 计算每个文件中所有列的均值
mean_list = []
for df in df_list:
    mean = df.mean()
    mean_list.append(mean)

# 将均值导入到一个 Excel 文件中
result_df = pd.concat(mean_list, axis=1)
result_df.to_excel('result.xlsx')

这段代码首先读取多个 Excel 文件，然后对每个文件进行均值计算，最后将所有均值合并到一个 Excel 文件中。你需要根据实际情况修改文件名和路径。

pycharm读取多个excel，分别对其中的数据求均值，将这些均值导入到一个excel中，并保存到本地

好的，我可以为您提供代码来实现您的需求，但在此之前请确保您已经安装了 pandas 和 openpyxl 这两个库。

以下是代码实现：

import pandas as pd

# 读取多个excel并求均值
df_list = []
for i in range(1, 4):  # 假设有三个excel文件
    df = pd.read_excel(f'file{i}.xlsx')  # 读取excel文件
    mean = df.mean()  # 求均值
    df_list.append(mean)  # 添加到列表中

# 将均值导入到一个excel中
result_df = pd.concat(df_list, axis=1)  # 将列表中的均值合并为一个DataFrame
result_df.columns = ['file1', 'file2', 'file3']  # 重命名列名
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)  # 导出到excel文件中

print('完成！')

在代码中，我们先用 for 循环读取三个excel文件，并对每个文件求均值，然后将均值添加到一个列表中。接着，我们使用 concat 函数将列表中的均值合并为一个DataFrame，重命名列名并将结果导出到一个新的excel文件中。

请将代码中的 `file1.xlsx`、`file2.xlsx`、`file3.xlsx` 和 `result.xlsx` 替换为您实际使用的文件名和路径。