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1.前言

我们同时用Python和Excel如何对筛选数据求和、求均值计算，以筛选2019年数据为例，对筛选完的数据的label列进行部分求和及求均值。完整代码如下所示。

# Python对筛选的数据进行求和、求均值计算? | Python VS Excel
# 设我们要筛选中2019年的日期，即[2019, 2020)，并对label求和及均值 
importpandasaspd
datapdread_csv'./商品需求训练集.csv'
data1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"
sum1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"labelsum
average1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"labelmean
sum1average1

2.具体操作

1. 那么首先把数据加载到data里面，代码如下所示。

   
   

   
   # Python对筛选的数据进行求和、求均值计算? | Python VS Excel
   # 设我们要筛选中2019年的日期，即[2019, 2020)，并对label求和及均值 
   importpandasaspd
   datapdread_csv'./商品需求训练集.csv'

   
   

2. 对数据进行筛选，其中data1表示满足筛选条件的部分数据，这个条件(data["date"]>"2019") & (data["date"]<"2020")就是说在2019和2020年之间的那些数据；

   
   data1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"

   
   

3. 筛选出来之后，如果你想要求部分数据的和，只要.label()方法，因为我们这样是求label列的总和，所以是先.label()方法，然后再.sum()方法，如果你要求均值呢，就是点label，然后再调用.mean()函数求得结果，放在sum1和average1；

   sum1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"labelsum
   average1datadata"date">"2019"&data"date"<"2020"labelmean
   sum1average1

具体结果如下所示，这个结果呢，跟我们在excel里面筛选求均值和求和的是一样的，我们同样也会给大家讲解；

我们首先是对date进行筛选了的，我们放大查看一下结果，date里面的筛选条件就是说，大于日期2019，小于日期2020；

然后使用SUBTOTAL方法来对筛选得到的数据进行求和和求均值，我们看到这个函数，第一个参数9表示求和，后面的这个范围呢就是被筛选出来的数据的范围，即可求到部分筛选值的和；

求均值对应的公式呢是这样的，1表示调用求均值方法，范围还是这样的，就可以得到部分数据的均值；

最终可知，这两个结果和Python里面的结果对应上的。