Python在Excel中，如何按行求平均值

**Python 在 Excel 中按行求平均值**

在实际工作中，我们经常需要处理 Excel 文件中的数据。其中一个常见的需求是按行求平均值。在本文中，我们将使用 Python 的 `pandas` 库来实现这一功能。

### **安装必要库**

首先，我们需要安装 `pandas` 和 `openpyxl` 库，这两个库都是用于处理 Excel 文件的：

bashpip install pandas openpyxl

### **导入库**

在 Python 脚本中，导入所需的库：

import pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook

### **读取 Excel 文件**

使用 `pandas` 库读取 Excel 文件：

#读取 Excel 文件wb = load_workbook(filename='example.xlsx')
sheet = wb.active# 将 Excel 数据转换为 pandas DataFramedf = pd.DataFrame(sheet.values)

### **按行求平均值**

现在，我们可以使用 `pandas` 库的 `mean()` 函数按行求平均值：

# 按行求平均值average_values = df.mean(axis=1)

print(average_values)

在上面的代码中，`axis=1` 表示沿着行（即每一行）进行平均计算。

### **保存结果**

最后，我们可以将结果保存到一个新的 Excel 文件中：

#保存结果到新 Excel 文件result_df = pd.DataFrame(average_values).Tresult_df.to_excel('average.xlsx', index=True)

在上面的代码中，`.T` 表示转置 DataFrame，使得行变为列。然后，我们使用 `to_excel()` 方法将结果保存到一个新的 Excel 文件中。

### **完整的示例**

下面是完整的示例：

import pandas as pdfrom openpyxl import load_workbook#读取 Excel 文件wb = load_workbook(filename='example.xlsx')
sheet = wb.active# 将 Excel 数据转换为 pandas DataFramedf = pd.DataFrame(sheet.values)

# 按行求平均值average_values = df.mean(axis=1)

print(average_values)

#保存结果到新 Excel 文件result_df = pd.DataFrame(average_values).Tresult_df.to_excel('average.xlsx', index=True)

### **总结**

在本文中，我们使用 Python 的 `pandas` 库按行求平均值，并将结果保存到一个新的 Excel 文件中。这种方法非常方便和高效，可以大大减少手工计算的时间。

**注意：**

* 在实际工作中，请确保您的 Excel 文件格式正确，否则可能会导致错误。
* 如果您需要处理非常大的数据集，请考虑使用更高性能的库，如 `dask` 或 `vaex`。