Python 计算numpy数组的月平均值？

我有两个csv文件，每天的数据跨度为1950-1990年，列如下所示：

文件1：

year  month day value
1950    2   27  1.693   
1950    2   28  0       
1950    3   1   0.016   
1950    3   2   0.067   

文件2：

1950    2   27  0
1950    2   28  0.08
1950    3   1   0.05
1950    3   2   0

我想在两个文件中取第4列的月平均值。如果文件1中的月平均值低于0.01，则写入两个新数组（月平均值>0.01和<0.01的日值）。另外，使用新创建数组的索引创建两个新的file2数组。我尝试使用以下方法，而不是每月平均返回数组的最后一个每日值：

import numpy as np
import csv

time = [] ; f1 = [] ; f2 = []
with open('file1.csv','rb') as csvfile:
    reader=csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        time.append(row[1])
        f1.append(row[3])

with open('file2.csv','rb') as csvfile:    
    reader=csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        f2.append(row[3]) 

f1_arr = np.array(f1)
f2_arr = np.array(f2)
x = f1_arr.astype(np.float) # convert string to float
y = f2_arr.astype(np.float)
for ii in xrange(len(time)):
    if ii == ii:
        monthly_mean = np.mean(x[ii])

---

请建议如何修复它和分离数组。

如果您想要第四列的平均值，它不应该是f1\u arr中ii的

吗？我认为在
中为
循环设置时间维度，并有条件地（如果是同一个月）取特定月份的平均值