如果我有一个Python中有两个键的字典，如何实现mean.median和variance之类的函数？

我的文件夹中有许多文件，如下所示：

我正在尝试实现一个数据字典。我对用2个键创建它感兴趣（第一个是http地址，第二个是第三个字段（使用插件），比如adblock）。这些值引用了不同的度量，因此我的目的是在字典实现后，计算每个站点的平均值，并插入每个度量的平均值、中值和方差。例如，对于平均值，我的意图是考虑文件中的所有第4个字段值等。我试图写这个代码，但首先，我不确定它是正确的。

我读了其他帖子，但没有人解决我的问题，因为它们威胁或只有一个键，或者它们没有显示如何访问字典中的不同值来计算均值、中位数和方差。 问题很简单，承认dictionary实现是正常的，我必须以何种方式访问key1:www.google.it->key2:adblock的不同值？

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任何类型的帮助都是可以接受的，我可以提供任何其他的答案。

你可以使用字典来做你想做的事情，但是你应该考虑使用这个库。该库以名为“DataFrame”的表格数据结构为中心，该结构在按列和按行计算（如您似乎需要的计算）方面表现出色

为了让您开始，下面是使用该方法读取一个文本文件的Pandas代码。它还显示第四列的平均值和方差：

#导入熊猫库：
作为pd进口熊猫
#将文件“table.txt”读入DataFrame对象。假定
#无标题、固定宽度的文件，如示例中所示：
df=pd.read_fwf（“table.txt”，header=None）
#显示DataFrame对象的内容：
打印（df）
#打印第四列（零索引）：
打印（df[3]）
#打印第四列的平均值：
打印（df[3].mean（））
#打印第四列的差异：
打印（df[3].var（））

来自数据帧对象的数据不存在。在前面的示例中，方括号

[]

按列号选择数据框中的一列。如果只想从第三列中包含

adblock

的行计算第四列的平均值，可以这样做：

#打印数据帧中具有“adblock”值的行
#在第三列（零索引）：
打印（df[df[2]==“adblock”]）
#仅打印该数据帧的第四列（零索引）：
打印（df[df[2]==“adblock”][3]）
#打印该数据帧第四列的平均值：
打印（df[df[2]==“adblock”][3].mean（））

编辑： 您还可以同时计算多个列的平均值或方差：

#使用列数列表计算所有列数的平均值
#同时：
l=[3,4,5]
打印（df[l].mean（））

结束编辑

如果要从多个文件中读取数据并对连接的数据进行计算，可以使用以下方法。此方法获取数据帧对象的列表并将其串联（默认情况下，按行）。使用以下行从目录中的所有

*.txt

文件创建数据帧：

df=pd.concat（[pd.read_fwf（file，header=None），用于glob.glob（“*.txt”）中的文件），
忽略（索引=真）

请以文本而不是图像的形式发布您的代码：（编辑帮助页，如果您需要的话，非常感谢您的回答。它有效，我测试了一个文件。我问这个答案是为了知道如何使用字典，因为即使您的解决方案有效（我的解决方案也适用于numpy）问题是，在输出中，我为每个站点和插件获得了一个文件，其中包含结果（平均值、中值和方差）对于文件中的每一列，从第四列开始。@Schmuddi但那个人告诉我，使用matplotlib之后管理所有这些文件可能很困难或很长，所以他告诉我：建立一个字典以避免这种情况，并更快速、更容易地管理数据。我的目标不是使用concat方法，因为我只想比较获得的数据相同站点但不同插件的结果。@AndersonSilva：根据我的经验，Pandas数据框通常比相应的字典性能好得多，特别是如果你想对列进行计算的话。我经常处理超过15000000行的数据框，这并没有什么困难或缓慢的。另外，Matplotlib（尤其是构建在它之上的Seaborn）很好地处理数据帧。对我来说，从字典到数据帧的转换是一个巨大的改进，但当然，您的里程数可能会有所不同。如果您有兴趣同时计算多个列的平均值，我添加了另一个示例，正如您的评论所表明的，这是您关注的问题之一。我理解，但我的问题是：estions是：在这种情况下，我的输出中是否会有不同的文件，即每个网站插件一个文件？因为我每个网站插件都有一个文件，所以很明显，我会在每个文件中获得结果（就像在我的情况下，当我试图用numpy解决它时，它可以工作）…只是为了知道如何管理（和绘图）结果，作为第二步，在这次手术后。谢谢你的帮助，这对我来说是非常宝贵的。