读取A.xls中time列中分别统计每年1-3月，4-6月，7-9月，10-12月分别速度、高度、温度、运动量的平均值

您可以使用 pandas 库来读取和分析 Excel 文件中的数据。以下是读取 A.xls 文件并按月份和变量（速度、高度、温度、运动量）计算平均值的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('A.xls')

# 将日期列设为索引，并按月份进行分组
df.index = pd.to_datetime(df['time'])
grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='M'))

# 计算每个月份的平均值
result = grouped.mean()

# 按年份和季节（1-3月、4-6月、7-9月、10-12月）筛选数据
yearly_data = {}
for year in range(result.index.year.min(), result.index.year.max()+1):
    yearly_data[year] = {
        'Q1': result.loc[f'{year}-01':'{year}-03'],
        'Q2': result.loc[f'{year}-04':'{year}-06'],
        'Q3': result.loc[f'{year}-07':'{year}-09'],
        'Q4': result.loc[f'{year}-10':'{year}-12'],
    }

# 输出平均值
for year, data in yearly_data.items():
    print(f'Year {year}:')
    for season, season_data in data.items():
        print(season)
        print(season_data[['速度', '高度', '温度', '运动量']])

您需要将代码中的 A.xls 文件路径替换为您自己的文件。此外，您还需要根据数据的格式修改代码。假设您的 Excel 文件中包含一个名为 time 的列，表示日期时间，以及四列数据（速度、高度、温度、运动量），那么上述代码应该是适用的。