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…...
基于大模型的 UI 自动化系统
基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...
Spark 之 入门讲解详细版(1)
1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处&…...
iPhone密码忘记了办?iPhoneUnlocker,iPhone解锁工具Aiseesoft iPhone Unlocker 高级注册版分享
平时用 iPhone 的时候,难免会碰到解锁的麻烦事。比如密码忘了、人脸识别 / 指纹识别突然不灵,或者买了二手 iPhone 却被原来的 iCloud 账号锁住,这时候就需要靠谱的解锁工具来帮忙了。Aiseesoft iPhone Unlocker 就是专门解决这些问题的软件&…...
ffmpeg(四):滤镜命令
FFmpeg 的滤镜命令是用于音视频处理中的强大工具,可以完成剪裁、缩放、加水印、调色、合成、旋转、模糊、叠加字幕等复杂的操作。其核心语法格式一般如下: ffmpeg -i input.mp4 -vf "滤镜参数" output.mp4或者带音频滤镜: ffmpeg…...
【Go】3、Go语言进阶与依赖管理
前言 本系列文章参考自稀土掘金上的 【字节内部课】公开课,做自我学习总结整理。 Go语言并发编程 Go语言原生支持并发编程,它的核心机制是 Goroutine 协程、Channel 通道,并基于CSP(Communicating Sequential Processes࿰…...
深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南
🚀 C extern 关键字深度解析:跨文件编程的终极指南 📅 更新时间:2025年6月5日 🏷️ 标签:C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言🔥一、extern 是什么?&…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注
今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作:ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等(ArcGIS出图图例8大技巧),那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...
AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理
1.前言 📝 在上一篇文章中,我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源,方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 🎯 Go 1.16 引入了革命性的 embed 包,彻底改变了静态资源管理的…...
Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)
以下是一个完整的 Angular 微前端示例,其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用(Shell)与子应用(Remote)的集成。 🛠️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...
