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  • 最近在分析多个sheet数据发现要求一系列数据平均值,很是麻烦,下面给出VBA的调用代码 在Excel中按下Alt+F11调出VBA编辑器,然后点击插入一个模块,运行代码求平均值 Sub vba计算平均值() Start = 19 For x...

    最近在分析多个sheet表的数据发现要求一系列数据的平均值,很是麻烦,下面给出VBA的调用代码

    在Excel中按下Alt+F11调出VBA编辑器,然后点击插入一个模块,运行代码求平均值

    
    Sub vba计算平均值()
    
    Start = 19
     Cells(4, 1) = "平均值"
    For x = 2 To 17 Step 1   '根据sheet表的编号来循环
     Cells(3, Start - x) = Sheets(x).Name '获取工作表
    Sum = 0
    num = 0
        For j = 2 To 201     '从第二行执行到201行
        Sum = Sum + ThisWorkbook.Worksheets(x).Cells(j, 9) '第9列开始的2-201行开始叠加
        num = num + 1   '记录计算次数
        Next j
        Sum = Sum / num    '计算平均值
            Cells(4, Start - x) = Sum
    Next x
     End Sub
    
    

    最后运行出来的效果如下

    展开全文
  • import os,glob,sys from datetime import date from xlrd import open_workbook,xldate_as_tuple from xlwt import Workbook sys.argv.append('./') sys.argv.append('a.xls') sys.argv.append("b.xls") ...
    import  os,glob,sys
    from  datetime import date
    from  xlrd import open_workbook,xldate_as_tuple
    from xlwt import  Workbook
    sys.argv.append('./')
    sys.argv.append('a.xls')
    sys.argv.append("b.xls")
    sys.argv.append("b1.xls")
    input_floder=sys.argv[1]
    output_file=sys.argv[2]
    output_workbook=Workbook()
    output_worksheet=output_workbook.add_sheet('python1')
    all_data=[]
    sales_column_iindex=3
    header=['workbook','worksheet','worksheet_total','worksheet_average','workbook_total','workbook_average']
    all_data.append(header)
    for input_file in glob.glob(os.path.join(input_floder,"*.xls")):
        with open_workbook(input_file)as workbook:
            list_of_totals=[]
            list_of_numbers=[]
            workbook_output=[]
            for worksheet in workbook.sheets():
                total_sales=0
                number_of_sales=0
                worksheet_list=[]
                worksheet_list.append(os.path.basename(input_file))
                worksheet_list.append(worksheet.name)
                for row_index in range(1,worksheet.nrows):
                    try:
                        total_sales+=float(str(worksheet.cell_value(row_index,sales_column_iindex)).strip('$').replace(',',''))
                        number_of_sales+=1
                    except:
                        total_sales+=0
                        number_of_sales+=0
                print(total_sales,number_of_sales)
                average_sales='%.2f'%(total_sales / number_of_sales)
                worksheet_list.append(total_sales)
                worksheet_list.append(float(average_sales))
                list_of_totals.append(total_sales)
                list_of_numbers.append(float(number_of_sales))
                workbook_output.append(worksheet_list)
            workbook_total=sum(list_of_totals)
            workbook_average=sum(list_of_totals)/sum(list_of_numbers)
            for list_element in workbook_output:
                list_element.append(workbook_total)
                list_element.append(workbook_average)
            all_data.extend(workbook_output)
    
    for list_index,output_list in enumerate(all_data):
        for element_index,element in enumerate(output_list):
            output_worksheet.write(list_index,element_index,element)
    
    output_workbook.save(output_file)
    

    附:b.xls b1.xls

    在这里插入图片描述
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  • 知识点如下:pandas的函数、读取多个工作簿下的多个工作表、同时向一个Excel文件内写入多个sheet,一次写入多个Excel文件 源码如下:含主要部分注释: #计算每个工作簿的工作表中值的总和与平均值,写入原文件(这里...

    文件路径如下:在这里插入图片描述
    ExcelPython.py是当前运行文件,红框内三个文件是原始数据文件,每个文件内有三个sheet,含日期类型。如下:

    在这里插入图片描述
    我们要计算每个工作簿的工作表中值的总和与平均值,写入原文件(这里先复制出一份和原来一样的文件后写入新文件)

    知识点如下:pandas的函数、读取多个工作簿下的多个工作表、同时向一个Excel文件内写入多个sheet,一次写入多个Excel文件

    源码如下:含主要部分注释:
    在这里插入图片描述

    #计算每个工作簿的工作表中值的总和与平均值,写入原文件(这里先复制出一份和原来一样的文件后写入新文件)
    def read_sum_excel_2():
        all_workbooks = glob.glob(os.path.join(os.getcwd(),'sales_*.xlsx'))
        for workbook in all_workbooks:
            output_file = 'excel_python_write_{}'.format(os.path.basename(workbook).split('sales_')[1])
            print(output_file)
            all_worksheets = pd.read_excel(workbook,sheet_name=None)
            writer = pd.ExcelWriter(output_file)
            workbook_total_sales = []#每个excel文件内所有sheet加起来的total_sales总数
            workbook_total_averages = []#每个excel文件内所有sheet加起来的total_averages平均数
            for worksheet_name,data in all_worksheets.items():
                #处理日期格式
                data['Purchase Date'] =data['Purchase Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
                #计算总Sale Amount
                workbook_total_sales.append(data['Sale Amount'].sum())
                total_sale_frame = pd.DataFrame(['Sale_Amount_total','','',data['Sale Amount'].sum(),'']).T
                total_sale_frame.columns = data.columns
                df_new = pd.concat([data,total_sale_frame],ignore_index=True)
                #计算平均Sale Amount
                workbook_total_averages.append(data['Sale Amount'].mean())
                average_sale_frame = pd.DataFrame(['Sale_Amount_average','','',data['Sale Amount'].mean(),'']).T
                average_sale_frame.columns = df_new.columns
                df_new = pd.concat([df_new,average_sale_frame],ignore_index=True)
                #一个excel写入多个sheet
                df_new.to_excel(writer,sheet_name=worksheet_name,index=False)
    
            #每个工作簿下工作表信息
            workbook_total = pd.DataFrame(workbook_total_sales).sum()
            workbook_average = pd.DataFrame(workbook_total_averages).mean()
            workbook_stats_data = {
                    'workbook_total':workbook_total,
                    'workbook_average':workbook_average}
            #每个工作簿下工作表信息总和
            workbook_stats_frame = pd.DataFrame(workbook_stats_data,columns=['workbook_total','workbook_average'])
            workbook_stats_frame.to_excel(writer,sheet_name='count',index=False)#将总和写入新的sheet里,作为全表统计信息
            print(workbook_stats_frame)
    
            writer.save()
    
    

    运行,结果如下:
    在这里插入图片描述原表信息拷贝过来,日期类型做了处理,且新增了两行和一个sheet,新增count sheet显示如下:
    在这里插入图片描述

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  • 往往我们要手工合并,在进行求和、将多个单元格信息合并到一个单元格、求平均值、求排名 等等的处理。 而现在有一款方便的工具,可以一键汇总收集的信息(信息要按行)。 工具地址:www.excelfb.com 点击:...

         作为收集信息的人员,往往面临要把收集来的信息进行汇总的情况。往往我们要手工合并,在进行求和、将多个单元格信息合并到一个单元格、求平均值、求排名 等等的处理。

        如何按照某几列相同的值,或Sheet名、文件名,条件汇总信息?

    而现在有一款方便的工具,可以一键汇总收集的信息(信息要按行)。

         工具地址:www.excelfb.com

         点击:汇总工具---》Excel自动汇总工具(根据汉字描述的要求格式进行汇总)

         如图所示,2018年与2019年的信息是两个文件,现在要对两个文件中的内容进行汇总。操作如下图:

      

     

    如果,只是想把信息合并到一个表,可以使用  合并工具 ,如下图所示:

     如果想提取信息,使用   从多个Excel文件中查东西(提取到新表),如下图

     

     

     

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  • 做为信息收集人员,可能经常需要统计多个Excel文件收集来的信息,对多个Excel、对多个工作簿、对多个表格进行统计,统计的维度包含按文件名、按表名进行求和、求排名、求平均值、条件统计、条件求和、文字汇总、多...
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  • # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd ...#求‘ave_time’的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充,填充的方法是按这一列的平均值进行填充 df2=df.fillna(aveTime) #

空空如也

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多个表格里数据的平均值