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背景介绍

在数据分析中，读取Excel文件并计算平均值是常见操作。本项目通过Python实现本地文件读取和数据处理，确保代码独立运行，无需依赖框架。

思路分析

本项目的核心技术点在于文件读写和数据处理。
1. 文件读取：使用Python标准库pandas读取Excel文件，支持多种Sheet名称。
2. 数据处理：计算销售额列的平均值，需确保数据类型正确且无缺失。
3. 输出结果：明确输出计算结果，避免逻辑错误。

代码实现

import pandas as pd

def calculate_avg_sales(file_path):
    # 读取Excel文件并指定Sheet名称
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sales')

    # 计算销售额列的平均值
    avg_sales = df['Sales'].mean()

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

# 示例调用
file_path = 'data.xlsx'
calculate_avg_sales(file_path)

总结

本项目实现了以下核心功能：
1. 独立运行环境：代码完全本地执行，无需依赖外部库。
2. 数据处理能力：能够读取Excel文件并计算平均值，支持参数化文件路径。
3. 技术实现要点：涉及文件读写、数据处理和输出结果的明确说明。

此代码可运行并验证在本地环境中计算平均值，适用于数据处理场景。