python怎么对excel中的某列数据的出现次数求和，并放入新的excel表中

你可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。下面是一个示例代码，假设你要统计Excel文件中名为"input.xlsx"的Sheet表中"A"列中每个元素出现次数，并将结果写入新的Excel文件中名为"output.xlsx"的Sheet表中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 统计'A'列中每个元素的出现次数
counts = df['A'].value_counts()

# 创建新的DataFrame保存结果
result = pd.DataFrame({'value': counts.index, 'count': counts.values})

# 将结果写入Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

注意，需要先安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

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python怎么对excel中的某列数据的出现次数求和

可以使用Python中的pandas库来实现对Excel中某列数据的出现次数求和。

首先需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。然后，使用value_counts函数来计算某一列中每个元素出现的次数，并使用sum函数将所有出现次数相加。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 计算某一列中每个元素出现的次数，并将所有出现次数相加
sum_counts = df['column_name'].value_counts().sum()

print('出现次数之和：', sum_counts)

其中，`column_name`为需要计算出现次数的列名，`data.xlsx`为需要处理的Excel文件名。

Python对Excel中某列每个数据出现次数统计

可以使用Python中的pandas库来实现对Excel中某列每个数据出现次数的统计。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 统计某列每个数据出现的次数
counts = df['column_name'].value_counts()

# 打印结果
print(counts)

其中，`data.xlsx`是Excel文件的路径，`column_name`是需要统计的列名。运行以上代码后，会输出每个数据出现的次数。