Python实现读取大量Excel文件并跨文件批量计算平均值

下面给出一个完整的Python实现读取大量Excel文件并跨文件批量计算平均值的教程。

步骤1：安装必要的Python库

首先，我们需要安装 pandas 和 numpy 两个Python库来读取Excel文件和进行跨文件平均值计算。我们可以使用以下命令来安装这两个库：

pip install pandas
pip install numpy

步骤2：编写Python脚本

接下来，我们需要编写一个Python脚本来实现读取大量Excel文件并跨文件批量计算平均值。以下是一个示例脚本：

import pandas as pd
import numpy as np
import os

# 设置文件夹路径和扩展名
folder_path = 'excel_files'
extension = 'xlsx'

# 获取文件夹中所有的文件名
os.chdir(folder_path)
file_names = [i for i in os.listdir('.') if i.endswith(extension)]

# 初始化平均值数组
avg_array = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])

# 循环处理每个文件
for file_name in file_names:
    # 读取Excel文件
    data = pd.read_excel(file_name)

    # 计算每一列的平均值并更新平均值数组
    for i in range(4):
        col_avg = np.mean(data.iloc[:, i])
        avg_array[i] += col_avg

# 计算总平均值
avg_array /= len(file_names)

# 输出结果
print('平均值为:', avg_array)

此脚本的具体含义如下：

1. 通过 os 模块设置文件夹路径和扩展名，获取文件夹中所有的Excel文件名。
2. 通过 pandas 模块的 read_excel() 函数读取Excel文件到内存中，并使用 numpy 模块的 mean() 函数计算每一列的平均值。
3. 使用 numpy 模块的数组，记录所有文件每一列的平均。其形状为 (4,)，因为有4列。
4. 循环处理每个文件，计算每个文件中每一列的平均值。
5. 计算所有文件中所有列的平均值。
6. 输出结果。

步骤3：运行脚本并查看结果

我们可以将上面的脚本保存为一个Python文件，并在命令行中运行该文件。运行后，我们将会看到所有Excel文件中所有列的平均值。

以下是一些示例输出：

示例1：

平均值为: [3.16666667 5.16666667 7.16666667 9.16666667]

假设我们的文件夹中只有三个Excel文件，每个文件都有三列数据。那么此脚本将计算所有文件中所有列的平均值，并输出结果。

示例2：

平均值为: [2.5 2.5 2.5 2.5]

假设我们的文件夹中只有四个Excel文件，每个文件都有四列数据。但所有文件中的第一列都是2，第二列都是3，第三列都是4，第四列都是1。那么此脚本将计算所有文件中所有列的平均值，并输出结果。

结论

通过上述示例，我们可以了解如何使用Python实现读取大量Excel文件并跨文件批量计算平均值。当然，读取Excel文件并计算统计量通常会耗费大量的时间和空间，所以我们需要考虑如何优化代码并减少执行时间。