解析Excel文件内容,按每列首行元素名打印出某个字符串的统计占比(超详细)

1.示例:

开发需求:读取Excel文件,统计第3列到第5列中每列的"False"字段占比,统计第6列中的"Pass"字段占比,并按每列首行元素名打印出统计占比

1.1 实现代码1:列数为常量

请确保替换`'your_excel_file.xlsx'`为你实际的Excel文件路径。这段代码会按每列首行元素名打印出第3列到第5列中每列的"False"字段占比,以及第6列中"Pass"字段的占比

复制代码
#!/usr/bin/env python3
# _*_ coding : UTF-8 _*_
# 开发人员 :jly
# 开发时间 :2024/01/31 18:57:54
# 文件名称 :rate.py
# 开发工具 :Visual Studio Code

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'result.xlsx'  # 替换成你的Excel文件路径
df = pd.read_excel(file_path)

# 定义一个函数用于计算占比
def calculate_percentage(column, target_value):
    return column.value_counts(normalize=True).get(target_value, 0) * 100

def str_percentages():
    false_percentages = df.iloc[:, 2:5].apply(lambda col: calculate_percentage(col, False), axis=0) # 统计第3列到第5列中每列的"False"字段占比
    Fail_percentage = calculate_percentage(df.iloc[:, 5], 'Fail')  # 统计第6列中"Fail"字段占比
    return false_percentages, Fail_percentage

# 打印结果
def print_rate():
    print("第3列到第5列中每列的\"False\"字段占比:")
    for column_name, percentage in zip(df.columns[2:5], str_percentages()[0]):
        print(f"False Rate Of {column_name}: {percentage:.2f}%")

    print("\n第6列中\"Fail\"字段占比:")
    print(f"Fail Rate Of Result: {str_percentages()[1]:.2f}%")

if __name__ == '__main__':
    print_rate()

运行结果:

1.2 实现代码2:列数为变量

python 复制代码
#!/usr/bin/env python3
# _*_ coding : UTF-8 _*_
# 开发人员 :jly
# 开发时间 :2024/01/31 18:57:54
# 文件名称 :rate.py
# 开发工具 :Visual Studio Code

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'result.xlsx'  # 替换成你的Excel文件路径
df = pd.read_excel(file_path)

# 定义一个函数用于计算占比
def calculate_percentage(column, target_value):
    return column.value_counts(normalize=True).get(target_value, 0) * 100

def str_percentages(col_R):
    false_percentages = df.iloc[:, 2:int("{}".format(col_R))].apply(lambda col: calculate_percentage(col, False), axis=0) # 统计第3列到第5列中每列的"False"字段占比
    Fail_percentage = calculate_percentage(df.iloc[:, int("{}".format(col_R))], 'Fail')  # 统计第6列中"Fail"字段占比
    return false_percentages, Fail_percentage

# 打印结果
def print_rate(col_R):
    print("第3列到第col_R列中每列的\"False\"字段占比:")
    for column_name, percentage in zip(df.columns[2:int("{}".format(col_R))], str_percentages(col_R)[0]):
        print(f"False Rate Of {column_name}: {percentage:.2f}%")

    print("\n第col_R列中\"Fail\"字段占比:")
    print(f"Fail Rate Of Result: {str_percentages(col_R)[1]:.2f}%")

if __name__ == '__main__':
    print_rate(5)  #col_R=最后一列数(6)-1

运行结果:

相关推荐
_extraordinary_5 分钟前
Java SpringMVC(二) --- 响应,综合性练习
java·开发语言
shut up35 分钟前
LangChain - 如何使用阿里云百炼平台的Qwen-plus模型构建一个桌面文件查询AI助手 - 超详细
人工智能·python·langchain·智能体
Hy行者勇哥37 分钟前
公司全场景运营中 PPT 的类型、功能与作用详解
大数据·人工智能
宝贝儿好1 小时前
【python】第五章:python-GUI编程
python·pyqt
@。1241 小时前
对于灰度发布(金丝雀发布)的了解
开发语言·前端
liliangcsdn1 小时前
如何基于ElasticsearchRetriever构建RAG系统
大数据·elasticsearch·langchain
乐迪信息1 小时前
乐迪信息:基于AI算法的煤矿作业人员安全规范智能监测与预警系统
大数据·人工智能·算法·安全·视觉检测·推荐算法
极验1 小时前
iPhone17实体卡槽消失?eSIM 普及下的安全挑战与应对
大数据·运维·安全
闲人编程2 小时前
从多个数据源(CSV, Excel, SQL)自动整合数据
python·mysql·数据分析·csv·存储·数据源·codecapsule
东方佑2 小时前
基于FastAPI与LangChain的Excel智能数据分析API开发实践
langchain·excel·fastapi