背景介绍

Excel文件是常见的数据存储格式，用户可以通过Python的pandas库读取并处理其中的数值数据。该问题要求读取指定路径的Excel文件，计算每列的平均值，并输出结果。这一操作在数据处理领域中具有重要价值，能够帮助开发者快速实现数据整合与分析。

思路分析

1. 使用Python的pandas库
   pandas是处理Excel文件的首选工具，其强大的数据结构（DataFrame）和API使得解析和计算变得高效。
2. 读取Excel文件
   使用pandas.read_excel()读取指定路径的Excel文件，自动识别列名和数据类型。
3. 计算每列的平均值
   遍历数据列，计算每列的平均值，存储结果并输出。需要注意的是，若文件中存在非数值列或空值，需检查并处理异常。
4. 输出结果
   输出文件路径和平均值，确保结果符合用户示例的格式要求。

代码实现

import pandas as pd

# 读取Excel文件
file_path = 'data.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 计算每列的平均值
average_values = {
    'column1': df['column1'].mean(),
    'column2': df['column2'].mean()
}

# 输出结果
print(f"文件路径：{file_path}")  
print(f"平均值：{average_values['column1']:.2f}")

总结

本实现通过pandas库完成了数据读取、处理和输出，展示了Python在数据处理中的强大功能。该操作不仅验证了Python库的使用能力，也体现了开发者独立处理数据问题的能力。对于中级开发者来说，该实现能够快速完成核心功能，具备良好的学习价值。