python处理csv数据，并将某一列数据按大小排序，分别提取前20%平均大小、中间60%平均大小、后20%平均大小。

好的，我们可以在上面的示例代码的基础上进行修改，将数据分成前20%、中间60%和后20%三个部分，并计算它们的平均大小。

以下是处理csv数据并按大小排序，分别提取前20%平均大小、中间60%平均大小、后20%平均大小的示例代码：

import csv

# 打开csv文件
with open('filename.csv', 'r') as file:
    # 读取csv文件
    reader = csv.reader(file)
    # 排序数据
    sorted_data = sorted(reader, key=lambda x: float(x[2]))
    # 计算数据总数
    total_count = len(sorted_data)
    # 计算前20%数据的数量和平均大小
    front_count = int(total_count * 0.2)
    front_data = sorted_data[:front_count]
    front_size_sum = sum(float(row[2]) for row in front_data)
    front_avg_size = front_size_sum / front_count
    # 计算中间60%数据的数量和平均大小
    middle_count = int(total_count * 0.6)
    middle_data = sorted_data[front_count: front_count + middle_count]
    middle_size_sum = sum(float(row[2]) for row in middle_data)
    middle_avg_size = middle_size_sum / middle_count
    # 计算后20%数据的数量和平均大小
    back_count = total_count - front_count - middle_count
    back_data = sorted_data[-back_count:]
    back_size_sum = sum(float(row[2]) for row in back_data)
    back_avg_size = back_size_sum / back_count
    # 输出结果
    print("前20%平均大小：", front_avg_size)
    print("中间60%平均大小：", middle_avg_size)
    print("后20%平均大小：", back_avg_size)

在上面的示例代码中，我们假设要按第三列数据排序。您可以将'filename.csv'替换为您要处理的csv文件名，将lambda函数中的x[2]替换为您要按哪一列数据排序。然后，我们使用total_count计算数据总数，根据数据总数计算前20%、中间60%和后20%的数据数量，并使用切片操作从排序后的数据中提取它们。最后，我们分别计算这三个部分的平均大小，并输出结果。