[背景介绍]

在数据分析阶段，我们常常需要从Excel文件中提取特定数据并进行计算。本项目通过Python的pandas库，实现文件读取与数据处理功能，帮助用户实现Excel文件中数值列的平均值计算。项目要求使用本地环境运行，无需依赖外部服务，代码可独立执行，便于学习和调试。

[思路分析]

1. 文件读取
   使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，通过file:///path/to/excel/data.xlsx作为输入路径。该函数支持直接读取本地文件或远程文件路径。

2. 数据处理
   从读取的DataFrame中获取目标列，例如column_name，计算该列的平均值。使用df.mean()方法或手动计算可实现功能。需要注意的是，若数据类型包含小数点或整数，则均值计算结果需精确。

3. 输出结果
   最后使用print语句输出计算结果，格式如平均值：数值，确保输出结果符合示例要求。

[代码实现]

import pandas as pd

def calculate_average_excel_file(file_path):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 假设目标列名为'column_name'
    column_name = "column_name"

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

    # 输出结果
    print(f"平均值：{average_value:.2f}")

# 示例调用
file_path = "file:///path/to/excel/data.xlsx"
calculate_average_excel_file(file_path)

[总结]

本项目通过Python的pandas库实现了Excel文件数据的读取与处理功能，展示了从文件路径到数据计算的完整流程。项目要求学习文件读写和数据处理的基础知识，可1~3天完成实现。代码可直接运行于本地环境，无需依赖框架或网络服务，适用于数据分析场景。通过本项目的实践，读者能够掌握如何处理Excel数据，并进一步拓展数据可视化、统计分析等技能。