Python-计算csv文件中每列的平均值

我是Python新手，我尝试获取csv文件的每个（列或行）的平均值，然后选择高于其列（o行）平均值两倍的值。我的文件有数百列，并且有如下浮点值：

845.123,452.234,653.23,...
432.123,213.452.421.532,...
743.234,532,432.423,...

我尝试了对代码的几次更改，以获得每一列的平均值（分别），但目前我的代码是这样的：

def AverageColumn (c):
    f=open(csv,"r")
    average=0
    Sum=0
    column=len(f)
    for i in range(0,column):
        for n in i.split(','):
            n=float(n)
            Sum += n
        average = Sum / len(column)
    return 'The average is:', average

    f.close()


csv="MDT25.csv"
print AverageColumn(csv)

但我总是会遇到一个错误，比如“f没有len（）”或“int”对象不可iterable”

---

如果有人告诉我如何获得每个列（或行，如您所愿）的平均值，然后选择高于其列（或行）平均值两倍的值，我将不胜感激。我宁愿不将模块作为csv导入，而是按照您的喜好导入。谢谢

这里是对函数的清理，但它可能无法完成您希望它完成的任务。 目前，它正在获取所有列中所有值的平均值：

def average_column (csv):
    f = open(csv,"r")
    average = 0
    Sum = 0
    row_count = 0
    for row in f:
        for column in row.split(','):
            n=float(column)
            Sum += n
        row_count += 1
    average = Sum / len(column)
    f.close()
    return 'The average is:', average

我会使用

csv

模块（这使得csv解析更容易），使用一个对象来管理列总数，并使用一个打开文件（不需要

close（）

）：

---

如果出于某种原因，您希望在不使用stdlib模块的情况下执行此操作：

with open('path/to/csv') as infile:
    columns = list(map(float,next(infile).split(',')))
    for how_many_entries, line in enumerate(infile,start=2):
        for (idx,running_avg), new_data in zip(enumerate(columns), line.split(',')):
            columns[idx] += (float(new_data) - running_avg)/how_many_entries

---

首先，正如人们所说的-CSV格式看起来很简单，但它可以是非常平凡的，特别是当字符串进入播放时。monkut已经为您提供了两个解决方案，一个是代码的清理版本，另一个是使用CSV库的解决方案。我将给出另一个选择：没有库，但有大量的惯用代码可供研究，这将同时为所有列提供平均值

def get_averages(csv):
    column_sums = None
    with open(csv) as file:
        lines = file.readlines()
        rows_of_numbers = [map(float, line.split(',')) for line in lines]
        sums = map(sum, zip(*rows_of_numbers))
        averages = [sum_item / len(lines) for sum_item in sums]
        return averages

注意事项：在代码中，

f

是一个文件对象。在返回值后尝试关闭它。此代码永远不会到达：除非您有一个

try…finally

构造或

with

构造（就像我正在使用的-它将自动关闭流），否则在处理

返回后不会执行任何操作

map（f，l）
，或等效的
[f（x）表示l中的x]
，创建一个新列表，其元素是通过对
l
上的每个元素应用函数
f
获得的

f（*l）
将在函数调用之前“解包”列表
l
，将每个元素作为一个单独的参数赋予函数
f
。
我建议将其分解为几个较小的步骤：

将CSV文件读入二维列表或二维数组
计算每列的平均值
这些步骤中的每一步都可以实现为两个独立的功能。（在CSV文件较大的实际情况下，由于空间限制，将整个文件读入内存可能会受到限制。但是，对于学习练习来说，这是了解编写自己函数的一个好方法。）我希望这能帮到你……一些帮助……以下是我要做的事情——使用numpy：

    # ==========================
    import numpy as np
    import csv as csv

    #  Assume that you have 2 columns and a header-row: The Columns are (1) 
    #  question # ...1; (2) question 2
    # ========================================

    readdata = csv.reader(open('filename.csv', 'r'))  #this is the file you 
    # ....will write your original file to....============
    data = []
    for row in readdata:
    data.append(row)
    Header = data[0]
    data.pop(0)
    q1 = []
    q2 = []
    # ========================================

    for i in range(len(data)):
        q1.append(int(data[i][1]))
        q2.append(int(data[i][2]))
    # ========================================
    # ========================================
    # === Means/Variance - Work-up Section ===
    # ========================================
    print ('Mean - Question-1:            ', (np.mean(q1)))
    print ('Variance,Question-1:          ', (np.var(q1)))
    print ('==============================================')
    print ('Mean - Question-2:            ', (np.mean(q2)))
    print ('Variance,Question-2:          ', (np.var(q2)))

这对我来说绝对有效

import numpy as np
import csv

readdata = csv.reader(open('C:\\...\\your_file_name.csv', 'r'))
data = []

for row in readdata:
  data.append(row)

#incase you have a header/title in the first row of your csv file, do the next line else skip it
data.pop(0) 

q1 = []  

for i in range(len(data)):
  q1.append(int(data[i][your_column_number]))

print ('Mean of your_column_number :            ', (np.mean(q1)))

为什么不想使用stdlib模块（例如，
csv
？）@AdamSmith:modules可以解决问题。“不做任何事都会教你如何编码。@阿玛丹，我从来没有理解过这种观点。如果你真的相信，你不会考虑任何解释性的语言“编码”，可能会要求自己编译你自己的编译器，或者简单地写机器代码。要学习Python的基础知识，您应该编写Python的基础知识。库不会教你在
return
之后不写东西，也不会教你如何使用数组同时进行多个计算。谢谢，我很感激，但我得到了这个错误：行数=[map（float，line.split（'，'）for line in line]ValueError:无法将字符串转换为float:Ok，我发现了错误，这是因为最后一列是不同的。最好告诉OP为什么这对您有效。很简单，我的csv有5列，第一行包含列的标题，最初我读取csv文件，将每行存储到numpy数组（数据[]），然后我弹出包含标题（非数值）的第一行在计算平均值时不引起误差。取一个新的numpy数组（q1[]），它是我想要的特定列的平均值，并通过numpy包的内置平均值函数计算平均值
import numpy as np
import csv

readdata = csv.reader(open('C:\\...\\your_file_name.csv', 'r'))
data = []

for row in readdata:
  data.append(row)

#incase you have a header/title in the first row of your csv file, do the next line else skip it
data.pop(0) 

q1 = []  

for i in range(len(data)):
  q1.append(int(data[i][your_column_number]))

print ('Mean of your_column_number :            ', (np.mean(q1)))