基于Python读取多个Excel文件数据并跨越不同xlsx表格文件计算平均值

简介: 基于Python读取多个Excel文件数据并跨越不同xlsx表格文件计算平均值

  又到了一年一度的算综测时间,其中一大难点就是计算全班同学相互打分的平均值;而若借助Python,这一问题便迎刃而解。

  目前有一个文件夹,其中存放了大量Excel文件;文件名称是每一位同学的名字,即文件名称没有任何规律。

  而每一个文件都是一位同学全班除了自己之外的其他同学的各项打分,我们以其中一个Excel文件为例来看:

  可以看到,全班同学人数(即表格行数)很多、需要打分的项目(即表格列数)有11个(不算总分);同时,由于不能给自己打分,导致每一份表格中会有一行没有数据。

  而我们需要做的,就是求出每一位同学的、11个打分项目分别的平均分,并存放在一个新的、表头(行头与列头)与大家打分文件一致的总文件中,如下图。其中,每一个格子都代表了这位同学、这一项打分项目在经过班级除其之外的每一位同学打分后计算出的平均值。

  可以看到,一个人就需要算11次平均,更何况一个班会有数十位同学。如果单独用Excel计算,是非常麻烦的。

  而借助Python,就会简单很多。具体代码如下。在这里,就不再像平日里机器学习、深度学习代码博客那样,对代码加以逐段、分部分的具体解释了,直接列出全部代码,大家参考注释即可理解。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Apr  8 16:24:41 2021
@author: fkxxgis
"""
import os
import numpy as np
from openpyxl import load_workbook
file_path='F:/班长/2020-2021综合测评与评奖评优/01_综合测评/地信XXXX班互评打分表/' #这里是每一位同学打分Excel文件存放的路径
output_path='F:/班长/2020-2021综合测评与评奖评优/01_综合测评/地信XXXX班综合素质测评互评打分表.xlsx' #这里是最终结果存放路径,请不要和上述路径一致
first_row=5 #第一个分数所在的行数
first_column=3 #第一个分数所在的列数
all_row=32 #班级同学总数
all_column=11 #需要计算的分数项目个数
all_excel=os.listdir(file_path) #获取打分文件路径下全部Excel文件
file_row=first_row+all_row-1
file_column=first_column+all_column-1
all_mean_score=np.zeros((file_row,file_column),dtype=float) #新建一个二维数组,存放每一位同学、每一项项目的分数平均值
for now_row in range(first_row,file_row+1):
    for now_column in range (first_column,file_column+1):
        all_score=[]
        for excel_num in range(0,len(all_excel)):
            now_excel=load_workbook(file_path+all_excel[excel_num]) #打开第一个打分Excel文件
            all_sheet=now_excel.get_sheet_names() #获取打分文件的全部Sheet名称
            now_sheet=now_excel.get_sheet_by_name(all_sheet[0]) #本文中分数全部存储于第一个Sheet,因此下标为0
            single_score=now_sheet.cell(now_row,now_column).value #获取对应单元格数据
            if single_score==None: #如果这个单元格为空(也就是自己不给自己打分的那一行)
                pass
            else:
                all_score.append(float(single_score))
        all_mean_score[now_row-1,now_column-1]=np.mean(all_score) #计算全部同学为这一位同学、这一个打分项目所打分数的平均值
output_excel=load_workbook(output_path) #读取结果存放Excel
output_all_sheet=output_excel.get_sheet_names() #这里代码含义同上
output_sheet=output_excel.get_sheet_by_name(output_all_sheet[0])
output_sheet=output_excel.active
for output_now_row in range(first_row,file_row+1):
    for output_now_column in range (first_column,file_column+1):
        exec("output_sheet.cell(output_now_row,output_now_column).value=all_mean_score[output_now_row-1,output_now_column-1]") #将二维数组中每一位同学、每一项打分项目的最终平均分数写入结果文件的对应位置
output_excel.save(output_path)



相关文章
|
2月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
305 10
|
7天前
|
文字识别 BI
【图片型PDF】批量识别扫描件PDF指定区域局部位置内容,将识别内容导出Excel表格或批量改名文件,基于阿里云OCR对图片型PDF识别改名案例实现
在医疗和政务等领域,图片型PDF文件(如病历、报告、公文扫描件)的处理需求广泛。通过OCR技术识别这些文件中的文字信息,提取关键内容并保存为表格,极大提高了信息管理和利用效率。本文介绍一款工具——咕嘎批量OCR系统,帮助用户快速处理图片型PDF文件,支持区域识别、内容提取、导出表格及批量改名等功能。下载工具后,按步骤选择处理模式、进行区域采样、批量处理文件,几分钟内即可高效完成数百个文件的处理。
49 8
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 Java
FastExcel:开源的 JAVA 解析 Excel 工具,集成 AI 通过自然语言处理 Excel 文件,完全兼容 EasyExcel
FastExcel 是一款基于 Java 的高性能 Excel 处理工具,专注于优化大规模数据处理,提供简洁易用的 API 和流式操作能力,支持从 EasyExcel 无缝迁移。
234 9
FastExcel:开源的 JAVA 解析 Excel 工具,集成 AI 通过自然语言处理 Excel 文件,完全兼容 EasyExcel
|
2月前
|
Python
按条件将Excel文件拆分到不同的工作表
使用Python的pandas库,可以轻松将Excel文件按条件拆分到不同的工作表中。本文通过一个示例代码展示了如何生成一个包含总成绩表和三个班级表的Excel文件。代码首先创建了一个包含学生姓名、班级和各科成绩的数据框,然后按班级分组,将每个班级的数据分别写入不同的工作表。最后,生成的Excel文件将包含四个工作表,分别为总成绩表和三个班级的成绩表。
52 6
按条件将Excel文件拆分到不同的工作表
|
2月前
|
存储 Java easyexcel
招行面试:100万级别数据的Excel,如何秒级导入到数据库?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,分享了应对招商银行Java后端面试绝命12题的经验。文章详细介绍了如何通过系统化准备,在面试中展示强大的技术实力。针对百万级数据的Excel导入难题,尼恩推荐使用阿里巴巴开源的EasyExcel框架,并结合高性能分片读取、Disruptor队列缓冲和高并发批量写入的架构方案,实现高效的数据处理。此外,文章还提供了完整的代码示例和配置说明,帮助读者快速掌握相关技能。建议读者参考《尼恩Java面试宝典PDF》进行系统化刷题,提升面试竞争力。关注公众号【技术自由圈】可获取更多技术资源和指导。
|
2月前
|
Python
批量将不同的工作簿合并到同一个Excel文件
本文介绍如何使用Python的`pandas`库批量合并不同工作簿至同一Excel文件。通过模拟生成三个班级的成绩数据,分别保存为Excel文件,再将这些文件合并成一个包含所有班级成绩的总成绩单。步骤包括安装必要库、生成数据、保存与合并工作簿。
71 6
|
2月前
|
Python
按条件将Excel文件拆分到不同的工作表
使用Python的pandas库,可以轻松将Excel文件按条件拆分为多个工作表。本文通过一个具体示例,展示了如何根据学生班级将成绩数据拆分到不同的工作表中,并生成一个包含总成绩表和各班级成绩表的Excel文件。代码简洁明了,适合初学者学习和应用。
64 6
|
3月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
114 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
72 2
|
3月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
83 2

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多