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
|
5月前
|
Python
如何根据Excel某列数据为依据分成一个新的工作表
在处理Excel数据时,我们常需要根据列值将数据分到不同的工作表或文件中。本文通过Python和VBA两种方法实现该操作:使用Python的`pandas`库按年级拆分为多个文件,再通过VBA宏按班级生成新的工作表,帮助高效整理复杂数据。
|
5月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
用 Excel+Power Query 做电商数据分析:从 “每天加班整理数据” 到 “一键生成报表” 的配置教程
在电商运营中,数据是增长的关键驱动力。然而,传统的手工数据处理方式效率低下,耗费大量时间且易出错。本文介绍如何利用 Excel 中的 Power Query 工具,自动化完成电商数据的采集、清洗与分析,大幅提升数据处理效率。通过某美妆电商的实战案例,详细拆解从多平台数据整合到可视化报表生成的全流程,帮助电商从业者摆脱繁琐操作,聚焦业务增长,实现数据驱动的高效运营。
|
7月前
|
存储 安全 大数据
网安工程师必看!AiPy解决fscan扫描数据整理难题—多种信息快速分拣+Excel结构化存储方案
作为一名安全测试工程师,分析fscan扫描结果曾是繁琐的手动活:从海量日志中提取开放端口、漏洞信息和主机数据,耗时又易错。但现在,借助AiPy开发的GUI解析工具,只需喝杯奶茶的时间,即可将[PORT]、[SERVICE]、[VULN]、[HOST]等关键信息智能分类,并生成三份清晰的Excel报表。告别手动整理,大幅提升效率!在安全行业,工具党正碾压手动党。掌握AiPy,把时间留给真正的攻防实战!官网链接:https://www.aipyaipy.com,解锁更多用法!
|
5月前
|
Python
Excel中如何批量重命名工作表与将每个工作表导出到单独Excel文件
本文介绍了如何在Excel中使用VBA批量重命名工作表、根据单元格内容修改颜色,以及将工作表导出为独立文件的方法。同时提供了Python实现导出工作表的代码示例,适用于自动化处理Excel文档。
|
5月前
|
Python
将Excel特定某列数据删除
将Excel特定某列数据删除
|
7月前
|
人工智能 算法 安全
使用CodeBuddy实现批量转换PPT、Excel、Word为PDF文件工具
通过 CodeBuddy 实现本地批量转换工具,让复杂的文档处理需求转化为 “需求描述→代码生成→一键运行” 的极简流程,真正实现 “技术为效率服务” 的目标。感兴趣的快来体验下把
372 10
|
存储 数据处理 索引
Python操作Excel常用方法汇总
Python操作Excel常用方法汇总
527 0
|
开发者 Python
Python 操作 Excel 全攻略 | 包括读取、写入、表格操作、图像输出和字体设置
Python 操作 Excel 全攻略 | 包括读取、写入、表格操作、图像输出和字体设置
1899 0
|
Python
补充python操作excel示例xlwings常用函数
补充python操作excel示例xlwings常用函数
300 0
|
数据采集 数据可视化 Python
Python操作excel写入读取数据,简单实用
Python操作excel写入读取数据,简单实用