Python读取大量Excel文件并跨文件批量计算平均值

转载 作者：我是一只小鸟 更新时间：2023-02-01 22:31:06 25 4

                        
                          # -*- coding: utf-8 -*-
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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(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)

                        
                      

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