excel中有其中一列数值,列名为a_s,列的内容分别为100%,98%,9%,8%,如果用python计算这列小于10%的有多少个
时间: 2024-03-02 09:51:45 浏览: 6
可以使用 Pandas 库来对 Excel 文件进行读取和处理。可以按照以下步骤来计算小于10%的数量:
1. 使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
```
2. 使用 str.contains 方法查找包含 '10%' 字符串的行。
```python
mask = df['a_s'].str.contains('10%')
```
3. 使用 sum 方法计算符合条件的行数。
```python
count = mask.sum()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
mask = df['a_s'].str.contains('10%')
count = mask.sum()
print('小于10%的数量为:', count)
```
注意:上述代码中的 `your_excel_file.xlsx` 需要替换成你的 Excel 文件的路径。
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用python提取文件夹中所有excel的部分文件名和指定列的5%对应的数值
要提取文件夹中所有Excel文件的部分文件名以及指定列的5%对应的数值,您可以使用`pandas`库来读取和处理Excel文件,并使用`quantile`函数来计算指定列的5%分位数。以下是一个示例代码,演示如何实现:
```python
import pandas as pd
import os
# 指定文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'
# 获取文件夹中的所有文件
file_list = os.listdir(folder_path)
# 用于存储结果的列表
result = []
# 循环处理每个文件
for file_name in file_list:
# 检查文件扩展名是否为Excel文件
if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
# 构建文件路径
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel(file_path)
# 提取部分文件名
file_name_part = os.path.splitext(file_name)[0]
# 指定列的5%分位数
column_name = '指定列的名称' # 替换为您要提取的列名
quantile_5 = df[column_name].quantile(0.05)
# 将结果存储到列表中
result.append((file_name_part, quantile_5))
# 打印结果
for file_name_part, quantile_5 in result:
print(f"文件名部分: {file_name_part},指定列的5%数值: {quantile_5}")
```
请将`/path/to/folder`替换为您实际的文件夹路径,并将`'指定列的名称'`替换为您要提取的列名。此代码会遍历指定文件夹中的所有Excel文件,提取部分文件名和指定列的5%数值,并将结果存储在`result`列表中。最后,通过循环打印出结果。
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在 Python 中,你可以使用 pandas 库读取 Excel 文件,并根据其中一列的字段值创建新列,并将另一列的数值赋给新列。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 根据某一列的字段值创建新列,并将另一列的数值赋给新列
df['新列名'] = df['某一列名']
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)
```
在上面的代码中,我们将 `'某一列名'` 的数值直接赋给新列 `'新列名'`。请根据实际情况修改文件名、列名和新列名。
请确保你已经安装了 pandas 库。如果没有安装,可以使用 `pip install pandas` 命令进行安装。