bmi计算公式python在csv里添加一个新列bmi
时间: 2024-02-24 09:55:34 浏览: 24
好的,以下是一个Python示例代码,假设您的CSV文件名为“data.csv”,包含“体重(kg)”和“身高(m)”两列数据:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算BMI值
bmi = data['体重(kg)'] / (data['身高(m)'] ** 2)
# 添加新的一列BMI
data['BMI'] = bmi
# 保存修改后的数据到CSV文件
data.to_csv('data_with_bmi.csv', index=False)
# 显示修改后的数据
print(data)
```
请注意,此处的示例代码仅供参考,具体的实现需要根据您的CSV文件格式和具体需求进行调整。
相关问题
Python读取csv计算bmi
好的,我可以帮你解决这个问题。
首先,我们需要读取一个csv文件,该文件包含人的身高和体重信息。假设文件名为"people.csv",并且第一列是身高(单位为米),第二列是体重(单位为千克)。
以下是一个简单的Python代码示例,可以读取csv文件并计算每个人的BMI:
```python
import csv
def calculate_bmi(height, weight):
return weight / (height ** 2)
with open('people.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
for row in reader:
height = float(row[0])
weight = float(row[1])
bmi = calculate_bmi(height, weight)
print(f"BMI for person with height {height}m and weight {weight}kg is {bmi}")
```
这段代码做了以下几件事情:
1. 导入了Python内置的csv模块,用于读取csv文件。
2. 定义了一个名为`calculate_bmi`的函数,用于计算BMI。该函数接受身高(单位为米)和体重(单位为千克)两个参数,返回BMI值。
3. 打开名为"people.csv"的csv文件,并使用csv.reader对象读取文件内容。注意,`newline=''`参数用于防止出现换行符问题。
4. 对于每一行数据,将身高和体重转换为浮点数,并调用`calculate_bmi`函数计算BMI值。最后,将结果打印出来。
希望这个示例能够帮助你解决问题。如果你有任何其他问题,请随时提出。
python利用列统计bmi
假设你有一组包含身高和体重的数据,可以使用 Python 来计算并统计每个人的 BMI(Body Mass Index,身体质量指数)。
首先,需要定义一个计算 BMI 的函数,如下所示:
```python
def calculate_bmi(height, weight):
bmi = weight / (height ** 2)
return bmi
```
然后,读取数据并计算每个人的 BMI,可以使用 Pandas 库来进行操作:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 计算 BMI 列
data['BMI'] = data.apply(lambda row: calculate_bmi(row['height'], row['weight']), axis=1)
# 统计每个 BMI 区间的人数
bins = [0, 18.5, 24.9, 29.9, 34.9, 39.9, 100]
labels = ['Underweight', 'Normal', 'Overweight', 'Obese I', 'Obese II', 'Obese III']
data['BMI Category'] = pd.cut(data['BMI'], bins=bins, labels=labels)
counts = data['BMI Category'].value_counts()
# 打印结果
print(counts)
```
这段代码会将 BMI 数据划分为不同的区间,并统计每个区间的人数。输出结果类似于:
```
Normal 2
Obese III 1
Obese I 1
Overweight 1
Underweight 1
Name: BMI Category, dtype: int64
```