pd.read_excel读取第2列数据并求平均值

可以使用以下代码读取Excel文件，并计算第2列数据的平均值：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')
mean_value = df.iloc[:, 1].mean()
print(mean_value)

其中，`iloc[:, 1]`表示选取所有行的第2列数据，`mean()`函数计算平均值。

相关问题

pd.read_excel读取第2列去除第一行的所有数据并求平均值

好的，这是一个数据处理的问题，可以直接回答。可以使用以下代码实现：

import pandas as pd 
df = pd.read_excel('filename.xlsx', header=1)  # 读取第2列去除第一行的数据
result = df.iloc[:, 1].mean()  # 求平均值
print(result)

以上代码中，"filename.xlsx"表示你的Excel文件名，".iloc[:, 1]"表示取第二列数据（Python中下标从0开始），".mean()"表示求平均值。

stockdata = pd.read_excel('stockdata.xlsx')#pd.read_excel读取文件 count_dict = get_count_dict(stockdata) #调用get_count_dict 函数获取频数字典count_dict count = 0 for _ in count_dict.items(): count += _[1] frequency_dict = get_frequency_dict(count_dict, count) #将count_dict输入frequency 函数计算均值

这段代码是读取一个名为stockdata.xlsx的Excel文件，然后调用get_count_dict函数获取该文件中元素的频数字典count_dict。接着，代码会遍历count_dict并统计所有元素出现的次数，存储在count变量中。最后，代码会调用get_frequency_dict函数，将count_dict和count作为参数传递，计算出每个元素的频率字典frequency_dict。这里的均值可能是指所有元素出现次数的平均值。