Python 如何在没有numpy或pandas的情况下从文本文件计算平均值

下面是我用numpy和pandas计算平均值的代码

def calc_average_books_stock（）：
text\u file=open（'book\u data\u file.txt'）
值=[]
对于索引，df.iterrows（）中的数据：
如果int（数据['STOCK']）大于0：
值。追加（数据[‘成本？’]）
平均值=平均值（数值）
印刷品（f“平均库存图书：{轮（平均，2）}”）

我想知道，如果没有numpy和pandas，是否有一种方法可以做到这一点，只需使用python的标准库即可

使用python的标准库即可 您可以使用

statistics

内置模块中的

.mean

计算平均值，例如：

import statistics
values = [10, 30, 20]
avg = statistics.mean(values)
print(avg)

输出：

20

---

我不确定df的来源，但是如果你的文件是CSV格式的，你可以用CSV替换熊猫

不需要任何numpy或statistics库——平均值就是

sum（）

除以计数

我认为当你计算平均值时，你的缩进是错的

import csv

def calc_average_books_stock():
    
  text_file = open('book_data_file.txt', 'r')

  reader = csv.DictReader(text_file)
    
  values = []
    
  for data in reader:
        
    if int(data['STOCK']) > 0:
            
      values.append(data['COST?'])
    
  avg = sum(values) / len(values)
    
  print(f"Average Book in Stock: {round(avg, 2)}")

试试统计？