背景介绍

在数据分析领域，文件读取与数据处理是基础操作。本项目旨在实现对Excel文件中数字列的平均值计算功能，帮助开发者在本地环境中完成数据处理任务。该项目通过Python实现，利用pandas库读取Excel文件，结合numpy库计算平均值，同时展示了数据处理的核心技术点——文件读写与数据处理。

思路分析

该问题的核心在于如何高效地实现Excel文件数据的读取与处理。
1. 文件读取：使用pandas的read_excel方法加载Excel文件，指定sheet名称和目标列名，实现数据的结构化存储。
2. 数据计算：通过df[‘column_name’].mean()计算平均值，并打印结果。
3. 独立运行：无需依赖外部框架，直接在本地环境中运行，确保代码的可扩展性。

代码实现

# 使用pandas读取Excel文件  
import pandas as pd  

# 读取指定Excel文件  
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')  

# 计算平均值  
average_value = df['column_name'].mean()  

# 输出结果  
print("平均值为：", average_value)  

总结

本项目通过Python实现了一个简单的Excel文件处理功能，展示了数据读取与计算的核心技术点。该功能独立运行，无需外部依赖，适合中级开发者快速实现。项目的核心价值在于培养数据处理能力，同时符合独立运行、清晰输出、学习价值高的要求。
（注：本项目使用pandas库处理Excel文件，计算平均值为数据处理的核心技术点之一。）
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