如何用python将xlxs表的每一列都做出一个统计表

您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件数据，并使用matplotlib或seaborn库来绘制图表。以下是一个简单的示例代码，可以读取Excel文件中的每个列，计算其统计信息，然后绘制直方图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件数据
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 遍历每一列，计算统计信息并绘制直方图
for col in data.columns:
    # 计算统计信息
    mean = data[col].mean()
    std = data[col].std()
    median = data[col].median()
    
    # 绘制直方图
    plt.hist(data[col], bins=10)
    plt.title('Histogram of {}'.format(col))
    plt.xlabel('Value')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()

当然，您可以根据需要自定义代码，例如更改绘图类型或添加更多统计信息。

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如何用python将xlxs表的每一列做一个统计表

你可以使用Python的pandas库来读取并处理Excel文件，然后使用pandas的groupby函数将每一列分组并做统计表。下面是一个简单示例：

import pandas as pd

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

# 对每一列进行统计
for col in df.columns:
    # 使用groupby函数进行分组，并使用count函数统计数量
    col_stats = df.groupby([col]).size().reset_index(name='count')
    
    # 输出统计结果
    print(col_stats)

这个示例代码会读取Excel文件中的所有数据，并对每一列进行分组统计。其中，groupby函数会对每一列进行分组，并使用size()函数统计每组的数量，最后使用reset_index函数将统计结果转换为数据框。你可以将统计结果输出到控制台或保存到文件。

需要注意的是，pandas库需要额外安装，你可以使用pip命令来安装：

pip install pandas

另外，需要将`your_file_name.xlsx`替换为你的Excel文件名。

如何用python将xlxs表的每一列做一个统计图

你可以使用Python的pandas库和matplotlib库来读取并处理Excel文件，然后使用matplotlib的绘图函数来绘制统计图。下面是一个简单示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 对每一列进行绘图
for col in df.columns:
    # 使用value_counts函数统计每个值的数量
    col_counts = df[col].value_counts()
    
    # 绘制柱状图
    plt.bar(col_counts.index, col_counts.values)
    
    # 设置图形标题和轴标签
    plt.title('Column: ' + col)
    plt.xlabel('Values')
    plt.ylabel('Counts')
    
    # 显示图形
    plt.show()

这个示例代码会读取Excel文件中的所有数据，并对每一列进行统计绘图。其中，value_counts函数会统计每个值的数量，最后使用bar函数绘制柱状图。你可以将图形输出到屏幕上。

需要注意的是，pandas和matplotlib库需要额外安装，你可以使用pip命令来安装：

pip install pandas matplotlib

另外，需要将`your_file_name.xlsx`替换为你的Excel文件名。