python 读取height_weight.csv文件,并将其储存为列表形式

可以使用Python内置的csv模块读取csv文件，并将其储存为列表形式。以下是一个示例代码：

import csv

# 打开csv文件
with open('height_weight.csv') as csvfile:
    # 读取csv文件内容
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 遍历每一行，将其转换为列表并添加到data列表中
    data = [row for row in reader]

# 输出data列表
print(data)

在此示例中，我们使用了`csv.reader()`函数读取csv文件的内容，并将其转换为列表形式。`with`语句用于自动关闭文件句柄，确保程序运行的安全性。最后，我们将读取到的数据存储在`data`列表中，并输出该列表。

相关问题

python 读取height_weight.csv文件,并将其储存为列表形式 计算身高和体重两个字段各自的值和方法，结果保留两位小数，并分别赋值给变量height_mean,height_var,weight_mean,weight_var 将处理后的数据写入新建文件result_mean_var.csv，确保数据与属性保持一致

以下是实现您要求的示例代码：

import csv

# 打开csv文件
with open('height_weight.csv') as csvfile:
    # 读取csv文件内容
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 遍历每一行，将其转换为列表并添加到data列表中
    data = [row for row in reader]

# 计算身高和体重的平均值和方差
heights = [float(row[0]) for row in data[1:]]
weights = [float(row[1]) for row in data[1:]]
height_mean = round(sum(heights) / len(heights), 2)
weight_mean = round(sum(weights) / len(weights), 2)
height_var = round(sum((h - height_mean) ** 2 for h in heights) / len(heights), 2)
weight_var = round(sum((w - weight_mean) ** 2 for w in weights) / len(weights), 2)

# 写入新的csv文件
with open('result_mean_var.csv', mode='w', newline='') as csvfile:
    # 定义csv writer
    writer = csv.writer(csvfile)
    # 写入表头
    writer.writerow(['Height', 'Weight', 'Mean', 'Variance'])
    # 写入身高和体重的平均值和方差
    writer.writerow(['Height', '', height_mean, height_var])
    writer.writerow(['Weight', '', weight_mean, weight_var])

在此示例中，我们使用了与上一个示例类似的方法读取csv文件。然后，我们通过列表推导式将读取到的身高和体重的值保存为两个列表，并使用标准公式计算它们的平均值和方差。最后，我们使用`csv.writer()`函数创建一个新的csv文件，并将身高和体重的平均值和方差写入该文件。

请注意，此代码假设身高和体重值始终在文件的第一列和第二列。如果文件中的列数和顺序不同，则需要相应地修改代码。

数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv怎么利用age、weight、height和NObeyesdad来做假设检验

利用age、weight、height和NObeyesdad来做假设检验可以探索不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况的差异性，以下是一个基于Python的代码示例：

import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# 读取数据集
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

# 提取年龄、体重、身高和肥胖程度四个变量
age_weight_height_obesity = data[['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']]

# 按年龄、体重、身高和肥胖程度分组计算人数
age_weight_height_obesity_count = age_weight_height_obesity.groupby(['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']).size().reset_index(name='count')

# 构造列联表
ct = pd.crosstab(age_weight_height_obesity_count.NObeyesdad, [pd.cut(age_weight_height_obesity_count.Weight, 4), pd.cut(age_weight_height_obesity_count.Height, 4), age_weight_height_obesity_count.Age])

# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(ct)

# 输出结果
print('卡方值为：', chi2)
print('p值为：', p)

结果是卡方值和p值，可以通过p值来判断不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况是否存在显著性差异。若p值小于0.05，则拒绝原假设，认为不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况存在显著性差异；若p值大于等于0.05，则接受原假设，认为不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况不存在显著性差异。