Python 如何使用正则表达式中的变量计算平均值

假设我有这样一个CSV文件：

2000,1
2001,2
2000,4
2001,8

我希望python能够找到2000行，检查第二列的值，然后平均2000的值。我希望在2001年也这样做

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有没有办法用正则表达式？我在这里提出了一个非常简单的版本；实际数据有数千行。

我喜欢在这里使用基于正则表达式的方法。我们可以首先尝试将

re.findall

与regex模式

\b2000、（\d+）

一起使用：

这张照片是：

[1, 4]
average is: 2.5

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假设元组之间有一条换行符，我建议使用

pandas

如果情况并非如此，请参见@Tim Biegeleisen的答案

import pandas as pd

#create some example date to illustrate the logic
df = pd.DataFrame({"variable":[2000,2001,2000,2001], "value":[1,2,4,8]})

df.groupby("variable")["value"].mean()

输出：

variable
2000    2.5
2001    5.0
Name: value, dtype: float64

在您的情况下，您应该接收CSV文件，如下所示：

df=pd.read\u csv（“myfile.csv”，sep=“，”）

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请参阅

read\u csv

文档，以确保正确读取数据。

无法判断此处是否存在格式错误。csv中2000,1和2001,2之间是否有换行？这可能很容易用pandas.from_csv处理，然后进行过滤和平均。是的，有换行符，对不起，有没有一种方法可以在没有熊猫的情况下做到这一点？其他库（如熊猫）的使用是否有任何限制？熊猫对我不起作用，我已经安装了它，但它一直说没有模块发现值不在一个大字符串中，但是有换行符。这还能用吗？@Felix，是的，@TimBiegeleisen不错的方法，+1。您可能需要添加如何获得平均值

sum（nums）/len（nums）

是OP要求的，如果我读对了的话。

variable
2000    2.5
2001    5.0
Name: value, dtype: float64