Python Excel分组求平均值后保存

作为一名经验丰富的开发者，经常会遇到处理Excel数据的需求。在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件。本文将教会你如何使用Python实现Excel分组求平均值，并将结果保存回Excel文件中。

整体流程

下面是整个流程的步骤表格：

下面将详细介绍每个步骤需要做的事情，并给出相应的代码示例。

1. 读取Excel文件

在Python中，可以使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件。以下是读取Excel文件的代码：

import pandas as pd

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

以上代码将Excel文件的内容读取到了data变量中，你可以根据实际情况修改文件名。

2. 根据指定的列进行分组

在pandas中，可以使用groupby函数来根据指定的列进行分组。以下是根据指定列进行分组的代码：

# 根据指定的列进行分组
grouped_data = data.groupby('列名')

以上代码将根据名为列名的列对data进行分组，结果保存在grouped_data中。你需要将列名替换为实际的列名。

3. 对每个分组计算平均值

在pandas中，可以使用mean函数来计算平均值。以下是对每个分组计算平均值的代码：

# 对每个分组计算平均值
averages = grouped_data.mean()

以上代码将对grouped_data中的每个分组计算平均值，结果保存在averages中。

4. 将结果保存到新的Excel文件中

最后，将结果保存到新的Excel文件中。可以使用pandas库的to_excel函数来实现。以下是将结果保存到新的Excel文件中的代码：

# 将结果保存到新的Excel文件中
averages.to_excel('output.xlsx')

以上代码将将averages保存到名为output.xlsx的新的Excel文件中，你可以根据实际情况修改文件名。

完整代码示例

下面是完整的代码示例：

import pandas as pd

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

# 根据指定的列进行分组
grouped_data = data.groupby('列名')

# 对每个分组计算平均值
averages = grouped_data.mean()

# 将结果保存到新的Excel文件中
averages.to_excel('output.xlsx')

请根据实际情况修改文件名、列名等。

类图

下面是使用mermaid语法表示的类图：

classDiagram
    class pandas {
        <<module>>
        - read_excel()
        - groupby()
        - mean()
        - to_excel()
    }

以上类图表示了pandas库的相关类和方法，它们在本文中被用于处理Excel数据。

总结

通过本文的介绍，你应该学会了如何使用Python实现Excel分组求平均值，并将结果保存回Excel文件中。你可以根据实际情况修改代码中的文件名、列名等。希望本文对你有所帮助！