1、首先我们先来了解一下计算平均数的ipo模式。
2、输入：待输入计算平均数的数。
5、明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE。
6、工具，并新建一个python文件，命名为test6.py。
7、打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。
8、第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。
9、第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。
10、最后，计算出平均数，并输出，利用“总和／数量”的公式计算出平均数。
11、编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”－》“run model”来运行程序。
在Python中，求一组数的平均数，可以使用sum()函数和len()函数求和与个数，然后进行除法运算，表示方法如下：
nums = [1, 2, 3, 4, 5] # 要求平均数的数列
代码执行输出结果为：3.0，即数列1,2,3,4,5的平均数为3.0。其中，sum()函数用于求和，len()函数用于获取元素个数。
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；
接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；
最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。
分析excel数据，其中最常用的是pandas库。以下是一些基本的步骤：
安装pandas和openpyxl库（如果你还没有安装的话）：
探索数据：可以进行各种数据分析，例如求和、均值、中位数、标准差等：
print(df['column_name'].mean()) # 计算某一列的平均值
print(df['column_name'].sum()) # 计算某一列的总和
print(df['column_name'].std()) # 计算某一列的标准差
数据清洗：使用pandas提供的方法对数据进行清洗，例如删除重复项、填充缺失值等：
# 填充缺失值，例如使用平均值填充
数据可视化：使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化：
以上就是使用Python分析Excel数据的基本步骤。具体的数据分析方法和可视化方法还有很多，可以根据具体的需求进行学习和使用。