二手房数据统计A 描述 编码为ansi 读取%PATH%/house.csv文件。 文件内容如下： 本题可能用到numpy及pandas库 numpy库中的mean函数可以求平均值 要求： 输出房屋平均价格,保留一位小数。

好的，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取文件
df = pd.read_csv('%PATH%/house.csv', encoding='ansi')

# 计算平均价格
mean_price = np.mean(df['价格'])

# 输出结果
print('房屋平均价格为：{:.1f}'.format(mean_price))

其中，`pd.read_csv()`函数可以读取csv格式的文件，并将其转化为pandas的DataFrame数据结构。`np.mean()`函数可以计算平均值，`df['价格']`表示取DataFrame中名为“价格”的列。最后使用`print()`函数输出结果，`{:.1f}`表示保留一位小数。

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''' 二手房数据统计A 描述 编码为ansi 读取%PATH%/house.csv文件。 文件内容如下： 本题可能用到numpy及pandas库 numpy库中的mean函数可以求平均值 要求： 输出房屋平均价格（即对“价格”列求平均值）,保留一位小数。 例如： 输出: ***.* '''

好的，你的问题是如何使用Python对房屋数据进行统计分析，求出房屋平均价格，对吗？

首先，你需要安装pandas和numpy库，并且确保已经将数据文件house.csv放在了%PATH%路径下。

接下来，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('%PATH%/house.csv', encoding='ansi')

# 计算房屋价格的平均值，保留一位小数
avg_price = np.round(np.mean(data['价格']), 1)

# 输出结果
print(avg_price)

这段代码使用pandas库中的read_csv函数读取数据文件，然后使用numpy库中的mean函数计算房屋价格的平均值，并使用round函数保留一位小数。最后将结果打印输出即可。

注意，此处需要将%PATH%替换成实际的路径。

我需要在一个csv文件里选取部分列存储到另一个csv文件中，使用python帮我补全代码import pandas as pd import numpy as np df_orgin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

好的，以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始csv文件
df_origin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')

# 选择需要的列
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = df_origin[columns_to_keep]

# 存储到新的csv文件
df_new.to_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/new_covid.csv', index=False)

其中，`columns_to_keep` 是需要保留的列的列名列表，可以根据实际需求进行修改。`index=False` 表示不在输出文件中包含行索引。