首先,来看一下本文的需求。现有2个.csv格式的表格文件,其每1列表示1个变量,每1行则表示1个样本;其中1个表格文件如下图所示。 我们现在需要分别对这2个表格文件执行如下操作:计算出其中部分变量(部分列)在所有样本(所有行)中的平均值与标准差数据,然后将这些数据结果导出到一个新的.csv格...
print(f"列num的平均值(均值)为:{df['num'].mean()}") # num列的方差 print(f"列num的方差为:{df['num'].var()}") # num列的标准差(方法一) print(f"列num的标准差(方法一)为:{df['num'].std()}") # num列的标准差(方法二) print(f"列num的标准差(方法二)为:{math.sqrt(df['num...
紧接着,将当前文件的数据框df_filtered合并到总数据框combined_data中,这一步骤使用pd.concat()函数实现。 完成所有文件的处理后,使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值,按照DOY列进行分组并求平均值。随后,定义输出文件名output_file,代表保存平均值结果的文件名。 最后,...
只需要第1、2、3、4、6、8、10、12、14、16、18、20、22列的数据,并且对每一列求均值并在表中显示。那太简单了。打开第一张表,选择不需要的列数据删除,然后输入=AVERAGE平均值函数,鼠标往后拖动,在调整一下表格,操作完成。so easy,但是有163张Excel表,每张表重复操作太费心力,最主要这样效率太差。
文件路径df=pd.read_excel(excel_path)# 假设城市名称位于名为'城市名称'的列,需要计算平均数的列名为'要按城市求平均数的列'# 创建一个pivot_table来计算每个城市的平均值pivot_table=pd.pivot_table(df,values='要按城市求平均数的列',index=['城市名称'],aggfunc='mean')# values: 指定要透视的列。
在G2单元格输入公式: =AVERAGEIFS(D2:D13,A2:A13,"一年级",B2:B13,"1班") 1. Excel函数千千条,条条大路通罗马!木木老师在这里只是例举了部分案例,更多更复杂的求平均值情况,还有待同学们去自己发掘哦! 码字不易,看完记得给木木一个小小的反馈哦~...
1importpandas as pd2importnumpy as np34file = pd.read_csv('csv存放路径')5a =[]67foryearinrange(2001,2021):8sif = file[['SIF']][file['Year'] ==year]9mean_sif = np.average(sif)#一年sif平均10a.append(mean_sif)#将每一年的平均值放在一个数组里面1112#新建csv13name = ['mean_sif'...
核心提示:Python操作Excel教程-average函数求平均值 Python实战演练:求“B列”.“C列“.“D列”均值,此全过程略微不便,请东翻西下边流程: '。 1.关键编码 2.运作結果 3.全过程剖析 此全过程分为三个流程,获得z1与z2两个自变量,再将結果融合获得結果。
2.1 最大值 & 最小值 在Excel统计一列或者指定单元格区间的最大值或最小值,直接使用max和min函数即可: 代码语言:javascript 复制 =MAX(A2:A151)=MIN(A2:A151) 统计结果如下: 2.2 平均值 在Excel统计一列或者指定单元格区间的平均值,直接使用average函数即可: ...