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在数据分析中，使用 Pandas 处理 Excel 文件是一项常见任务。本文将介绍如何使用 pandas 库读取 Excel 文件，并计算高二男生和女生的平均成绩。
首先，我们需要导入 pandas 库。如果尚未安装 Pandas，可以使用以下命令安装：
bash
pip install pandas
然后，我们导入 pandas 和 openpyxl（用于读取 .xlsx 格式的文件）。
python
import pandas as pd
假设你已经有了一个名为 全校高二男生女生的平均成绩.xlsx 的 Excel 文件。我们可以使用 pd.read_excel() 函数读取该文件。
```python
df = pd.read_excel('全校高二男生女生的平均成绩.xlsx') ```
df 是一个 DataFrame，它包含了文件中的所有数据。通常，Excel 文件会包含多个表单，您可以通过 sheet_name 参数来指定读取哪个表单。
在读取数据之后，我们可以使用 head() 函数查看数据的前几行，确认数据结构。
```python
print(df.head()) ```
假设数据框 df 具有以下结构：
| 姓名 | 性别 | 语文 | 数学 | 英语 | 物理 | 化学 | |-------|------|------|------|------|------|------| | 张三 | 男 | 85 | 90 | 88 | 92 | 86 | | 李四 | 女 | 80 | 85 | 87 | 89 | 84 | | 王五 | 男 | 88 | 93 | 91 | 95 | 89 | | 赵六 | 女 | 82 | 87 | 85 | 90 | 83 |
接下来，我们将根据性别分组并计算男生和女生的平均成绩。可以使用 groupby() 方法按性别分组，然后计算每组的平均值。
```python
average_scores = df.groupby('性别').mean()
print(average_scores) ```
这将返回类似于以下内容的输出：
| 性别 | 语文 | 数学 | 英语 | 物理 | 化学 | |------|-------|-------|-------|-------|-------| | 男 | 86.5 | 91.5 | 89.5 | 93.5 | 87.5 | | 女 | 81.0 | 86.0 | 86.0 | 89.5 | 83.5 |
如果你希望将计算结果保存到一个新的 Excel 文件中，可以使用 to_excel() 方法：
```python
average_scores.to_excel('男生女生平均成绩.xlsx') ```
这样，我们就完成了从 Excel 文件中读取数据、计算平均成绩并保存结果的过程。
本文展示了如何使用 Pandas 读取 Excel 文件，并按性别计算高二男生女生的平均成绩。这是数据分析中常见的操作之一，Pandas 提供了简洁而强大的工具来处理数据和生成有用的统计信息。 ```