目前有几十个CSV文件，现在想筛选每一个文件第90列数据，并计算其平均值，每一个文件第90列数据的数量不一致，每一列的平均值需要导入另一个excel表，并在首行标识每一平均值的文件名，如何用python实现

以下是一种可能的Python实现方法：

1. 首先，你需要使用Python内置的csv模块读取CSV文件。使用csv.reader函数打开CSV文件，并使用next函数跳过标题行。

2. 然后，你需要循环遍历文件中的每一行，并使用索引（90）获取第90列的值。将这些值添加到一个列表中。

3. 计算列表中的平均值。

4. 将平均值和文件名添加到另一个列表中。

5. 重复此过程，直到你处理完所有的CSV文件。

6. 将结果写入Excel文件中。

以下是一些可能有用的代码示例：

import csv
import os
import openpyxl

# 将要处理的CSV文件放在一个文件夹中
folder_path = 'path/to/csv/folder'

# 创建一个Excel文件，用于存储平均值
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

# 列出文件夹中的所有CSV文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环遍历每个CSV文件
for file_name in csv_files:
    # 打开CSV文件
    with open(os.path.join(folder_path, file_name)) as csv_file:
        reader = csv.reader(csv_file)
        # 跳过标题行
        next(reader)
        # 创建一个列表，用于存储第90列数据
        col_90 = []
        # 循环遍历每一行
        for row in reader:
            # 将第90列数据添加到列表中
            col_90.append(float(row[89]))
        # 计算平均值
        avg = sum(col_90) / len(col_90)
        # 将平均值和文件名添加到Excel表格中
        ws.cell(row=1, column=len(ws[1]) + 1, value=file_name)
        ws.cell(row=2, column=len(ws[1]), value=avg)

# 保存Excel文件
wb.save('path/to/output/file.xlsx')

这个示例代码假设每个CSV文件都有标题行，并且第90列数据的索引为89。如果你的CSV文件不符合这些假设，你需要相应地修改代码。