Python 计算CSV中的条目？

我只是在学习Python，在使用该语言的列表功能时遇到了一些问题。我有一个名为

purchases.csv的.csv文件，我需要用它做四件事：

输出“采购订单”的总数，即计算csv中条目的总数
输出购买的平均金额，显示三位小数
输出超过1800次的采购总数
输出超过1800的平均购买量，显示三位小数
输出需要如下所示：

采购总数：xxxx
平均购买金额：xxxx
超过1800美元的采购订单数量：xxxx
平均购买金额超过1800美元：xxxx

到目前为止我已经写过了

import csv

with open('purchases.csv') as csvfile:
    readCSV = csv.reader(csvfile,delimiter=',')
    total_purchases=[]
    for row in readCSV:
        total=row[0]
        total_purchases.append(total)

print(total_purchases)

my_sum=0
for x in home_runs:
    my_sum=my_sum+int(x)
print("The total number of purchases was: ", my_sum)

找到购买的总数量，但我碰到了一堵墙，似乎无法找出其余的！我想得到任何帮助和指导…我就是想不出来
 您需要一系列单独的类似for循环，但使用if语句只能有条件地计算总和

假设第[0]行是您的价格列：

var sumAbove1800 = 0;
var countAbove1800 = 0;
var totalSum = 0;
var totalPurchases = 0;
for row in readCSV:
        var price = float(row[0])
        totalPurchases = totalPurchases + 1;
        totalSum = totalSum + price;
        if(price > 1800):
            sumAbove1800 = sumAbove1800 + price;
            countAbove1800 = countAbove1800 + 1;

现在要打印出小数点后3位：

print("Total Average Price: {:.3f}".format(totalSum / totalPurchases));
print("Total Transactions: {:.3f}".format(totalPurchases));
print("Total Average Price above 1800: {:.3f}".format(sumAbove1800 / countAbove1800 ));
print("Total Transactions above 1800: {:.3f}".format(countAbove1800 ));

你的问题有点含糊不清，但还是来了

除非你受到要求的限制，因为这似乎是家庭作业/作业，否则你应该试一试。这是一个Python库，在数据争用和数据分析方面有很大帮助

输出“采购订单”的总数，即计算csv中条目的总数

这对熊猫来说非常容易：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('purchases.csv')
num = df.shape[0]

前两行是不言自明的。使用read_csv（）构建Pandas.DataFrame对象的实例并将其存储在df中。对于最后一行，只需知道Pandas.DataFrame有一个名为shape的成员，其格式为（行数、列数），因此shape[0]返回行数

输出购买的平均金额，显示三位小数

使用括号访问“采购金额”列

输出超过1800次的采购总数

这里有点扭曲，只知道这是在熊猫身上设置条件的一种方法

输出超过1800的平均购买量
显示三个小数

从上面的其余部分可以看出，这是不言自明的。
sum
是Python中的内置函数。不要重新定义它。什么是主运行

？它来自哪里？你能显示你的输入文件吗？

mean = df['purchase_amount'].mean()

num_over_1800 = df[df['purchase_amount'] > 1800].shape[0]

mean_over_1800 = df[df['purchase_amount'] > 1800].mean()