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)
目录
1.示例:
1.1 实现代码1:列数为常量
运行结果:
1.2 实现代码2:列数为变量
运行结果:
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
#!/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 Codeimport 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) * 100def 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
#!/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 Codeimport 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) * 100def 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:

相关文章:
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)
目录 1.示例: 1.1 实现代码1:列数为常量 运行结果: 1.2 实现代码2:列数为变量 运行结果: 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…...
qt中遇到[Makfile.Debug:119:debug/app.res.o] Error 1的原因以及解决方法
当我们将项目已到本地qt环境中会出现下图的代码错误 解决方法:在主界面中,点击左边的项目栏,选择构建设置,看Shadow build下面的路径是否为中文,改成英文,或者直接将Shadow build这个 √ 去掉就行了,如图已…...
pytorch调用gpu训练的流程以及示例
首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIA GPU和相应的驱动程序。 基本步骤如下 检查CUDA是否可用: 使用 torch.cuda.is_available() 来检查CUDA是否可用。 指定设备: 可以使用 torch.device(“cuda:0”) 来指定要使用的GPU。如果系统有多个GPU&…...
学习Android的第一天
目录 什么是 Android? Android 官网 Android 应用程序 Android 开发环境搭建 Android 平台架构 Android 应用程序组件 附件组件 Android 第一个程序 HelloWorld 什么是 Android? Android(发音为[ˈnˌdrɔɪd],非官方中文…...
回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测
回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测 目录 回归预测 | Matlab实现CPO-LSTM【24年新算法】冠豪猪优化长短期记忆神经网络多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现CPO-LSTM【24年新算…...
Typora导出html文件图片自动转换成base64
Typora导出html文件图片自动转换成base64 一、出现问题二、解决方案三、编码实现3.1.创建Java项目3.2.代码3.3.打包成Jar包 四、如何使用endl 一、出现问题 typora 导出 html 的时候必须带有原图片,不方便交流学习,文件太多显得冗余,只有将图…...
『C++成长记』string使用指南
🔥博客主页:小王又困了 📚系列专栏:C 🌟人之为学,不日近则日退 ❤️感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍️ 目录 一、string类介绍 二、string类的常用接口说明 📒2.1string类对象的常…...
硬件连通性测试:构建数字世界的无形基石
在当今数字化的时代,硬件设备的连通性对于系统的正常运行至关重要。硬件连通性测试作为确保设备协同工作的关键步骤,扮演着构建数字世界的无形基石的角色。本文将深入探讨硬件连通性测试的意义、方法以及在现代科技生态系统中的重要性。 1. 硬件连通性测…...
mysql的安装与卸载
mysql的安装 mysql 8.0的安装步骤: 1. 从mysql官网上下载mysql安装软件 https://www.mysql.com/ 2. 双击msi文件进行安装 3. 选择安装的类型 选择server only可以远程访问数据库 4. 选择服务并安装 5. 安装中,安装完成后直接next 6. 进入mysql的配置 …...
假期作业 2.2
第一章 命名空间 一.选择题 1、编写C程序一般需经过的几个步骤依次是( B ) A. 编辑、调试、编译、连接 B. 编辑、编译、连接、运行 C. 编译、调试、编辑、连接 D. 编译、编辑、连接、运行 2、所谓数据封装就是将一组数据和与这组数…...
运维SRE-02 正则表达式、grep
1.特殊符号补充 1.1位置相关的特殊符号 . 当前目录 .. 当前目录的上级目录 ~ 当前用户家目录 / 根目录 cd - 返回上次所在目录1.2熟练掌握 # 注释符号,root命令提示符 | 管道符号.1.3了解其他特殊符号 $ 取值(取出变量的值),普通用户的提示符 ! % ^ & * (){} [] ; ? \…...
【SpringCloud】使用OpenFeign进行微服务化改造
目录 一、需求与背景二、OpenFeign 远程调用技术原理三、项目代码演示3.1 引入依赖3.2 实现OpenFeign注解修饰接口3.3 指定 OpenFeign 远程调用接口的扫描路径 四、OpenFeign 在日志中打印Request和Response五、OpenFeign 客户端超时配置六、使用 OpenFeign 实现服务降级6.1 实…...
DRV8313和L298N都是电机驱动,一个是驱动三相FOC无刷直流电机的,一个是驱动有刷电机,使stm32控制无刷电机简单入门知识
DRV8313和L298N都是电机驱动器,但它们之间存在一些关键的区别: DRV83131: 由德州仪器(TI)制造。 具有集成的场效应晶体管(FET)。 最大电压为65V。 峰值电流为3A。 适用于三相电机驱动。 L298N…...
React16源码: React中event事件系统初始化源码实现
event 事件系统初始化 1 )概述 react事件系统比较的复杂,它是基于dom的事件系统在dom事件系统上面进行了一个深度的封装它里面的很多实现逻辑都是自由的一套在初始化 react-dom 的源码的时候,会为react的事件系统注入 reactdom 相关的一些插…...
Qt6入门教程 15:QRadioButton
目录 一.简介 二.常用接口 三.实战演练 1.径向渐变 2.QSS贴图 3.开关效果 4.非互斥 一.简介 QRadioButton控件提供了一个带有文本标签的单选按钮。 QRadioButton是一个可以切换选中(checked)或未选中(unchecked)状态的选项…...
Json序列化和反序列化 笔记
跟着施磊老师学C 下载:GitHub - nlohmann/json: JSON for Modern C 在single_include/nlohmann里头有一个json.hpp,把它放到我们的项目中就可以了 #include "json.hpp" using json nlohmann::json;#include <iostream> #include <…...
新媒体与传媒行业数据分析实践:从网络爬虫到文本挖掘的综合应用,以“中国文化“为主题
大家好,我是八块腹肌的小胖, 下面将围绕微博“中国文化”以数据分析、数据处理、建模及可视化等操作 目录 1、数据获取 2、数据处理 3、词频统计及词云展示 4、文本聚类分析 5、文本情感倾向性分析 6、情感倾向演化分析 7、总结 1、数据获取 本…...
Visual Studio使用Git忽略不想上传到远程仓库的文件
前言 作为一个.NET开发者而言,有着宇宙最强IDE:Visual Studio加持,让我们的开发效率得到了更好的提升。我们不需要担心环境变量的配置和其他代码管理工具,因为Visual Studio有着众多的拓展工具。废话不多说,直接进入正…...
Nginx简单阐述及安装配置
目录 一.什么是Nginx 二.Nginx优缺点 1.优点 2.缺点 三.正向代理与反向代理 1.正向代理 2.反向代理 四.安装配置 1.添加Nginx官方yum源 2.使用yum安装Nginx 3.配置防火墙 4.启动后效果 一.什么是Nginx Nginx(“engine x”)是一个高性能的HTTP…...
【遥感入门系列】遥感分类技术之遥感解译
遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息,遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向,每年都有新的分类方法推出。 本小节主要内容: 遥感分类基本概念常见遥感分类方法 1 遥感分类概述 遥感图…...
C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...
【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成:MAC头部frame bodyFCS,其中MAC是固定格式的,frame body是可变长度。 MAC头部有frame control,duration,address1,address2,addre…...
将对透视变换后的图像使用Otsu进行阈值化,来分离黑色和白色像素。这句话中的Otsu是什么意思?
Otsu 是一种自动阈值化方法,用于将图像分割为前景和背景。它通过最小化图像的类内方差或等价地最大化类间方差来选择最佳阈值。这种方法特别适用于图像的二值化处理,能够自动确定一个阈值,将图像中的像素分为黑色和白色两类。 Otsu 方法的原…...
10-Oracle 23 ai Vector Search 概述和参数
一、Oracle AI Vector Search 概述 企业和个人都在尝试各种AI,使用客户端或是内部自己搭建集成大模型的终端,加速与大型语言模型(LLM)的结合,同时使用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation &#…...
Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析
Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用,还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...
【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...
【学习笔记】erase 删除顺序迭代器后迭代器失效的解决方案
目录 使用 erase 返回值继续迭代使用索引进行遍历 我们知道类似 vector 的顺序迭代器被删除后,迭代器会失效,因为顺序迭代器在内存中是连续存储的,元素删除后,后续元素会前移。 但一些场景中,我们又需要在执行删除操作…...
tauri项目,如何在rust端读取电脑环境变量
如果想在前端通过调用来获取环境变量的值,可以通过标准的依赖: std::env::var(name).ok() 想在前端通过调用来获取,可以写一个command函数: #[tauri::command] pub fn get_env_var(name: String) -> Result<String, Stri…...
《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》大纲
文章目录 一、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲》的典型大纲框架Java基础并发编程JVM原理数据库与缓存分布式架构系统设计二、《Offer来了:Java面试核心知识点精讲(原理篇)》技术文章大纲核心主题:Java基础原理与面试高频考点Java虚拟机(JVM)原理Java并发编程原理Jav…...
