python 平均值 去掉不合理数据_如果python中的数据包含零，则忽略平均值

可以使用以下代码来计算一个列表中除去不合理数据和零之外的平均值：

def calculate_avg(lst):
    valid_data = [x for x in lst if x > 0 and x <= 100]  # 假设数据在0~100之间
    if len(valid_data) == 0:
        return None
    return sum(valid_data) / len(valid_data)

这段代码首先筛选出所有大于0且小于等于100的数据，然后计算它们的平均值。如果没有符合条件的数据，则返回 `None`。你可以根据实际情况修改代码中的条件和数据范围。

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python求平均值的怎么编写_python输入多个数并求平均值

您可以使用以下Python代码来求输入多个数的平均值：

nums = input("请输入多个数，以空格分隔：")
num_list = nums.split()
num_sum = 0

for num in num_list:
    num_sum += float(num)

average = num_sum / len(num_list)

print("这些数的平均值是：", average)

这段代码首先使用`input()`函数获取用户输入的多个数，使用`split()`函数将输入的字符串以空格为分隔符拆分成一个列表，接着使用`for`循环遍历列表中的每个数，并用`float()`函数将每个数转换为浮点数。在循环过程中，将每个数相加得到总和。最后将总和除以列表长度，计算出平均值，并使用`print()`函数将平均值输出到屏幕上。

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。