原 Excel 文件中的偶数行替换成对应上下两行的平均值

2024-04-12 02:44

本文主要是介绍原 Excel 文件中的偶数行替换成对应上下两行的平均值,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

实现代码
import openpyxl# 打开Excel文件
input_file = 'input.xlsx'
output_file = 'input3.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(input_file)
output_wb = openpyxl.Workbook()# 处理每个工作表
for sheet_name in wb.sheetnames:sheet = wb[sheet_name]# 新建一个工作表,用于存储处理后的数据output_sheet = output_wb.create_sheet(title=sheet_name)# 处理数据for row in range(1, sheet.max_row+1):if row % 2 == 0:# 计算上下两行的平均值avg_values = []for col in range(1, sheet.max_column+1):avg_value = (sheet.cell(row=row-1, column=col).value + sheet.cell(row=row+1, column=col).value) / 2avg_values.append(avg_value)# 将平均值写入新行output_sheet.append(avg_values)else:# 直接将原数据写入新行row_values = []for col in range(1, sheet.max_column+1):row_values.append(sheet.cell(row=row, column=col).value)output_sheet.append(row_values)# 保存新Excel文件
output_wb.save(output_file)

补充:取出excel的奇数行

import openpyxl# 打开Excel文件
input_file = 'input.xlsx'
output_file = 'output.xlsx'
wb = openpyxl.load_workbook(input_file)
output_wb = openpyxl.Workbook()# 选择需要处理的sheet
sheet = wb.active# 选择需要提取的行数
rows_to_extract = []
for i in range(1, sheet.max_row+1):if i % 2 == 1: # 只提取奇数行rows_to_extract.append(i)# 处理数据
output_sheet = output_wb.active
for row_num, row in enumerate(sheet.iter_rows(values_only=True), start=1):if row_num in rows_to_extract:output_sheet.append(row)# 保存新Excel文件
output_wb.save(output_file)
Excel测试数据 
0.000.004887.00
-424.880.004856.45
-132.02-406.334883.35
346.70-251.894898.29
344.51250.304867.41
-131.19403.764852.46
-690.76501.874842.30
-263.15809.894829.50
263.20810.064830.48
689.22500.744831.47
863.900.004899.42
704.53-511.874938.81
270.88-833.674971.31
-267.17-822.284903.36
-700.74-509.114912.22
-859.210.004872.83
-1151.060.004616.67
-1023.25-590.774738.92
-613.27-1062.224919.40
0.00-1242.514983.44
620.89-1075.424980.53
1071.86-618.844964.03
1223.880.004908.73
1058.03610.854899.99
541.54937.984344.01
0.001046.804198.47
-595.971032.264780.65
-1033.52596.704786.47
-1435.50639.134836.12
-1051.851168.204838.02
-332.411023.043310.63
94.67900.772787.55
466.46807.932871.24
844.75613.753213.62
1539.73327.284844.68
1415.81-300.944454.75
1180.25-857.504489.94
810.55-1403.924989.24
168.81-1606.084970.22
-488.63-1503.854866.56
-1075.01-1193.924944.54
-1446.79-644.154874.16
-1471.540.004528.93
-1683.860.004167.69
-1612.23-586.804246.50
-1490.21-1250.444814.87
-970.23-1680.494802.81
-342.68-1943.454884.40
344.76-1955.254914.07
983.72-1703.854869.57
1287.61-1080.444160.27
1428.48-519.923762.51
1577.840.003905.30
1578.08574.384156.57
913.70766.682952.15
503.66872.362493.20
168.22954.022397.70
-174.98992.382494.12
-594.311029.382941.95
-1470.701234.064751.82
-1568.93571.044132.46
-1782.31579.113842.34
-1483.851078.083760.55
-924.001271.773223.08
-353.021086.482342.26
0.00988.092025.88
296.94913.881970.16
617.63850.102154.41
936.98680.762374.61
1683.09546.873628.43
1597.420.003275.21
1515.07-492.283266.22
1367.88-993.833466.65
1195.84-1645.934171.30
744.38-2290.954938.87
0.00-2423.324968.53
-745.73-2295.124947.86
-1396.82-1922.564872.36
-1920.07-1395.024866.07
-1822.34-592.113928.63
-1801.710.003694.04
-1634.500.002831.04
-1786.48-478.693203.43
-1960.25-1131.753920.50
-1983.08-1983.084857.54
-1421.25-2461.684923.35
-729.61-2722.944882.65
0.00-2829.004899.97
748.38-2792.975008.22
1119.00-1938.163876.33
1280.92-1280.923137.61
1513.38-873.753026.76
1576.87-422.522827.57
1625.500.002815.45
1655.60443.622968.74
1316.36760.002632.72
826.61826.612024.77
543.00940.501881.01
259.34967.861735.51
0.001011.001751.10
-295.831104.051979.73
-621.751076.902153.81
-1184.761184.762902.05
-1492.59861.752985.19
-1695.68454.363040.62
-1654.86736.792789.42
-1449.211052.912758.39
-1188.421319.882734.90
-675.351169.742079.90
-343.171056.171710.05
-114.201086.561682.37
108.741034.561601.86
312.20960.861555.73
514.96891.931585.93
731.78812.731684.05
998.45725.421900.43
1477.23657.712490.01
1729.80367.682723.16
1673.680.002577.23
1625.91-345.602559.62
1530.97-681.632580.59
1379.15-1002.012625.04
1303.58-1447.782999.92
1159.26-2007.903570.22
895.03-2754.634460.05
336.80-3204.434961.58
-332.99-3168.144905.38
-986.93-3037.454917.96
-1544.05-2674.384755.26
-2117.37-2351.574872.68
-2044.93-1485.733892.27
-2263.37-1007.723815.11
-1779.88-378.322802.00
-1646.440.002535.30
-1685.080.002236.18
-1727.05-304.522327.22
-1801.18-655.582543.65
-2059.73-1189.193156.21
-2029.40-1702.873515.59
-2126.46-2534.214390.10
-1861.11-3223.544939.56
-1270.40-3490.404929.18
-653.46-3705.984993.87
0.00-3744.494969.11
640.82-3634.274897.23
978.74-2689.053797.51
1228.91-2128.533261.63
1322.60-1576.222730.53
1428.69-1198.812474.97
1546.36-892.792369.55
1620.22-589.712288.09
1635.18-288.332203.44
1689.900.002242.57
1772.68312.572388.72
1727.67628.822439.83
1336.84771.832048.50
1013.32850.271755.40
734.61875.471516.61
526.29911.561396.81
356.09978.351381.64
179.961020.581375.25
0.001036.931376.05
-189.261073.331446.33
-407.551119.731581.30
-626.491085.111662.76
-963.621148.391989.40
-1403.801177.932431.85
-1548.45894.002372.75
-1498.07545.252115.59

这篇关于原 Excel 文件中的偶数行替换成对应上下两行的平均值的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/895891

相关文章

C#实现将Office文档(Word/Excel/PDF/PPT)转为Markdown格式

《C#实现将Office文档(Word/Excel/PDF/PPT)转为Markdown格式》Markdown凭借简洁的语法、优良的可读性,以及对版本控制系统的高度兼容性,逐渐成为最受欢迎的文档格式... 目录为什么要将文档转换为 Markdown 格式使用工具将 Word 文档转换为 Markdown(.

使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解

《使用C#删除Excel表格中的重复行数据的代码详解》重复行是指在Excel表格中完全相同的多行数据,删除这些重复行至关重要,因为它们不仅会干扰数据分析,还可能导致错误的决策和结论,所以本文给大家介绍... 目录简介使用工具C# 删除Excel工作表中的重复行语法工作原理实现代码C# 删除指定Excel单元

mybatis的mapper对应的xml写法及配置详解

《mybatis的mapper对应的xml写法及配置详解》这篇文章给大家介绍mybatis的mapper对应的xml写法及配置详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,... 目录前置mapper 对应 XML 基础配置mapper 对应 xml 复杂配置Mapper 中的相

Python实现pdf电子发票信息提取到excel表格

《Python实现pdf电子发票信息提取到excel表格》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现pdf电子发票信息提取并保存到excel表格,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟... 目录应用场景详细代码步骤总结优化应用场景电子发票信息提取系统主要应用于以下场景:企业财务部门:需

Python处理大量Excel文件的十个技巧分享

《Python处理大量Excel文件的十个技巧分享》每天被大量Excel文件折磨的你看过来!这是一份Python程序员整理的实用技巧,不说废话,直接上干货,文章通过代码示例讲解的非常详细,需要的朋友可... 目录一、批量读取多个Excel文件二、选择性读取工作表和列三、自动调整格式和样式四、智能数据清洗五、

Python Pandas高效处理Excel数据完整指南

《PythonPandas高效处理Excel数据完整指南》在数据驱动的时代,Excel仍是大量企业存储核心数据的工具,Python的Pandas库凭借其向量化计算、内存优化和丰富的数据处理接口,成为... 目录一、环境搭建与数据读取1.1 基础环境配置1.2 数据高效载入技巧二、数据清洗核心战术2.1 缺失

利用Python实现Excel文件智能合并工具

《利用Python实现Excel文件智能合并工具》有时候,我们需要将多个Excel文件按照特定顺序合并成一个文件,这样可以更方便地进行后续的数据处理和分析,下面我们看看如何使用Python实现Exce... 目录运行结果为什么需要这个工具技术实现工具的核心功能代码解析使用示例工具优化与扩展有时候,我们需要将

通过C#获取Excel单元格的数据类型的方法详解

《通过C#获取Excel单元格的数据类型的方法详解》在处理Excel文件时,了解单元格的数据类型有助于我们正确地解析和处理数据,本文将详细介绍如何使用FreeSpire.XLS来获取Excel单元格的... 目录引言环境配置6种常见数据类型C# 读取单元格数据类型引言在处理 Excel 文件时,了解单元格

C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南

《C#实现高性能Excel百万数据导出优化实战指南》在日常工作中,Excel数据导出是一个常见的需求,然而,当数据量较大时,性能和内存问题往往会成为限制导出效率的瓶颈,下面我们看看C#如何结合EPPl... 目录一、技术方案核心对比二、各方案选型建议三、性能对比数据四、核心代码实现1. MiniExcel

POI从入门到实战轻松完成EasyExcel使用及Excel导入导出功能

《POI从入门到实战轻松完成EasyExcel使用及Excel导入导出功能》ApachePOI是一个流行的Java库,用于处理MicrosoftOffice格式文件,提供丰富API来创建、读取和修改O... 目录前言:Apache POIEasyPoiEasyExcel一、EasyExcel1.1、核心特性