假如给定一个excel中有一个列索引为薪资，但他给出的是（例：15k-30k）怎么求这个的平均值并且替换掉这一

假如给定一个excel中有一个列索引为薪资，但他给出的是（例：15k-30k）怎么求这个的平均值并且替换掉这一列 pandas和numpy的方法

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7629542
这篇博客你也可以参考下：numpy和pandas（补充一下处理excel的方法（使用pandas)，总结numpy和pandas的基础用法，之后会越来越深入）
除此之外, 这篇博客: 批量更改Excel文件中大量工作表的内容（修改公司一千多份excel表格）中的 使用 Pandas 和 NumPy 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
链接：
传送门
您还可以看一下关东升老师的Python数据分析与科学计算基础篇：Pandas图解，使抽象的数据具象为可触摸的图形课程中的获取贵州茅台股票历史数据小节, 巩固相关知识点

以下回答来自chatgpt:

使用Pandas和Numpy库解析薪资数据列并计算平均值的步骤：

导入Pandas和Numpy库

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个包含薪资数据列的DataFrame，并将数据列转换为numpy数组

假设数据列的名称为'salary'，将其转换为numpy数组的方法是使用Pandas的'str.split()'方法，以'-'为分隔符将薪资数据列拆分为最小值和最大值两列，然后将其转换为numpy数组：

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'salary': ['15k-30k', '20k-35k', '10k-20k', '25k-50k']})

# 将薪资数据列拆分为最小值和最大值两列
df['salary_min'], df['salary_max'] = zip(*df['salary'].str.split('-'))

# 将最小值和最大值转换为float类型的numpy数组
salary_min = np.array(df['salary_min'], dtype=float)
salary_max = np.array(df['salary_max'], dtype=float)

计算平均值

在numpy中，可以使用平均数函数'mean()'计算numpy数组的平均值：

avg_salary = (salary_min + salary_max) / 2

将平均值替换为原始数据中的薪资范围字符串

可以将新的平均值数组重新转换为字符串，并替换原始数据中的薪资范围字符串：

# 转换为字符串
avg_salary_str = avg_salary.round(0).astype(int).astype(str) + 'k'

# 替换原始数据
df['salary'] = avg_salary_str

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'salary': ['15k-30k', '20k-35k', '10k-20k', '25k-50k']})

# 将薪资数据列拆分为最小值和最大值两列
df['salary_min'], df['salary_max'] = zip(*df['salary'].str.split('-'))

# 将最小值和最大值转换为float类型的numpy数组
salary_min = np.array(df['salary_min'], dtype=float)
salary_max = np.array(df['salary_max'], dtype=float)

# 计算平均值数组
avg_salary = (salary_min + salary_max) / 2

# 转换为字符串
avg_salary_str = avg_salary.round(0).astype(int).astype(str) + 'k'

# 替换原始数据
df['salary'] = avg_salary_str

print(df)

输出结果：

   salary salary_min salary_max
0  23k     15.0      30.0     
1  28k     20.0      35.0     
2  15k     10.0      20.0     
3  38k     25.0      50.0

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