Python 从CSV文件添加值

我开始学习python，并且正在努力学习语法

我有一个简单的CSV文件，看起来像这样

0.01,10,20,0.35,40,50,60,70,80,90,100
2,22,32,42,52,62,72,82,92,102,112
3,33,43,53,63,5647,83,93,103,113,123

我想查找csv文件中所有数据的最高值和最低值，但每行的第一个值除外

所以这里的答案实际上是

highestValue=5647
lowestValue=0.35

因为查看的数据如下（它忽略了每行的第一个值）

我希望我的代码适用于任何行长度

我真的不得不承认我在挣扎，但以下是我尝试过的。我通常编写PHP，所以这对我来说是全新的。这个简单的任务我已经做了一天了，搞不懂。例如，我想我对术语“列表”感到困惑

import numpy

test_data_file = open ("Anaconda3JamesData/james_test_3.csv","r")
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()

for record in test_data_list:
    all_values = record.split(',')
    maxvalue = np.max(numpy.asfarray(all_values[1:])

print (maxvalue)

有了测试数据（这个问题顶部显示的CSV文件），我希望答案是

highestValue=5647
lowestValue=0.35

---

在循环中，每次都覆盖

maxvalue

，因此只从最后一行获取最大值，而不是整个文件。您需要与以前的最大值进行比较

maxvalue = None
for record in test_data_list:
    all_values = record.split(',')
    if maxvalue is None:
        maxvalue = np.max(numpy.asfarray(all_values[1:])
    else:
        maxvalue = max(maxvalue, np.max(numpy.asfarray(all_values[1:]))

---

如果您使用的是numpy，则可以将csv文件作为using读取，然后使用数组的和方法

---

[：，1:][/code>部件正在使用。它的意思是取所有的行（第一个
[：，
部分），对于每一行，取除第一列以外的所有行（第一个
1::
部分）。这不适用于Python的内置列表
 这个问题不需要numpy的强大功能。一个简单的CSV阅读器就足够了：

with open("Anaconda3JamesData/james_test_3.csv") as infile:
    r = csv.reader(infile)
    rows = [list(map(float, line))[1:] for line in r]
max(map(max, rows))
# 5647.0
min(map(min, rows))
# 0.35

我认为这个任务不需要使用
numpy
。首先，这是：

test_data_file = open ("Anaconda3JamesData/james_test_3.csv","r")
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()

for record in test_data_list:

可以简化为：

with open("Anaconda3JamesData/james_test_3.csv","r") as test_data_file:
    for record in test_data_file:

我们可以使用列表理解来读取所有值：

with open("Anaconda3JamesData/james_test_3.csv","r") as test_data_file:
    values = [float(val) for line in test_data_file for val in line.split(",")[1:]]

值
现在包含所有相关数字，因此我们只需执行以下操作：

highest_value = max(values)
lowest_value = min(values)

这里有一个
pandas
解决方案，可以提供所需的结果：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test1.csv', header=None)
# df:
#    0     1   2      3   4     5   6   7    8    9    10
# 0  0.01  10  20   0.35  40    50  60  70   80   90  100
# 1  2.00  22  32  42.00  52    62  72  82   92  102  112
# 2  3.00  33  43  53.00  63  5647  83  93  103  113  123

df = df.iloc[:, 1:] 
print("Highest value: {}".format(df.values.max()))
print("Lowest value: {}".format(df.values.min()))
#Output:
Highest value: 5647.0
Lowest value: 0.35

你应该用它来阅读csv。@Boris的确如此，但对于这样一个简单的问题，它是不必要的。
highest_value = max(values)
lowest_value = min(values)

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test1.csv', header=None)
# df:
#    0     1   2      3   4     5   6   7    8    9    10
# 0  0.01  10  20   0.35  40    50  60  70   80   90  100
# 1  2.00  22  32  42.00  52    62  72  82   92  102  112
# 2  3.00  33  43  53.00  63  5647  83  93  103  113  123

df = df.iloc[:, 1:] 
print("Highest value: {}".format(df.values.max()))
print("Lowest value: {}".format(df.values.min()))
#Output:
Highest value: 5647.0
Lowest value: 0.35