python计算csv行平均

答：您好，关于计算csv行平均，可以使用Python中的csv模块和numpy模块进行处理。您可以通过如下代码实现：

import csv
import numpy as np

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    next(reader) # 忽略第一行头部信息
    row_list = []
    for row in reader:
        row_list.append(row[1:]) # 取第2列及以后的数据
    data = np.array(row_list, dtype=np.float32)
    row_mean = np.mean(data, axis=1)
    print(row_mean)

其中，'data.csv'是您的csv文件名，这段代码会忽略第一行头部信息并计算每一行平均数，输出结果为一个一维数组。

相关问题

Python csv 计算行平均值

可以使用 Python 内置的 csv 模块读取 csv 文件，并计算每行的平均值。

以下是一个示例代码：

import csv

with open('data.csv') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        # 计算行平均值
        row_avg = sum(map(float, row)) / len(row)
        print(row_avg)

其中，`data.csv` 是 csv 文件名，可以根据实际情况修改。`csv.reader` 函数用于读取 csv 文件，`map(float, row)` 将每个元素转换为浮点数后再求和，并除以行长度得到行平均值。

python计算csv文件每一行的平均值

可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件，并使用pandas库来计算每一行的平均值。

以下是示例代码：

import csv
import pandas as pd

# 读取csv文件
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    data = [row for row in reader]

# 计算每一行的平均值
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).astype(float)
avg = df.mean(axis=1)

# 输出每一行的平均值
for i, row_avg in enumerate(avg):
    print(f"Row {i+1} average: {row_avg:.2f}")

其中，`data.csv`是待处理的csv文件，`data = [row for row in reader]`将csv文件读取为一个列表，`df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).astype(float)`将列表转换为pandas的DataFrame对象，并将数据类型转换为float，`avg = df.mean(axis=1)`计算每一行的平均值，最后用循环输出每一行的平均值。