根据csv表格中的每行数据算出它的平均值，并将它填充到当行数据

可以使用Python的pandas库来读取csv文件并进行平均值计算和填充。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算每行的平均值
row_means = df.mean(axis=1)

# 填充每行的平均值
df = df.apply(lambda row: row.fillna(row_means[row.name]), axis=1)

# 将填充后的数据保存回原文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在这个示例中，首先使用pandas库的`read_csv()`函数读取csv文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。接着，使用`mean()`函数计算每行数据的平均值，并将这些平均值存储在一个Series对象中。最后，使用`apply()`函数和一个lambda表达式来填充每行的NaN值，其中`row_means[row.name]`用于获取当前行的平均值。最后，使用`to_csv()`函数将填充后的数据保存回原文件中。

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利用python求表格中数据的平均值并将平均值整合到新的表中的代码

假设你有一个名为 `data` 的表格，其中包含需要求平均值的数据，可以使用以下Python代码来计算平均值并将结果整合到新的表中：

import pandas as pd

# 读取原始数据表格
data = pd.read_csv('data.csv')

# 计算平均值
avg = data.mean()

# 创建新表格
new_data = pd.DataFrame({'avg': avg})

# 将结果保存到新表格中
new_data.to_csv('new_data.csv', index=False)

上述代码中，首先使用 `pandas` 库读取原始数据表格 `data.csv`，然后使用 `mean()` 方法计算平均值，并将结果存储在 `avg` 变量中。接着，使用 `DataFrame()` 方法创建一个新的表格 `new_data`，其中只有一列，即平均值列。最后，使用 `to_csv()` 方法将新表格存储为 `new_data.csv` 文件，其中 `index=False` 表示不需要保留行索引。

python读取csv文件中的偶数行的数据，并将它存储在新的文件里

可以使用 Pandas 库来读取 CSV 文件并实现该功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("input.csv")

# 取出偶数行数据
df_even = df.iloc[::2]

# 存储到新文件中
df_even.to_csv("output.csv", index=False)

代码中，首先使用 `pd.read_csv()` 函数读取指定的 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame 对象。然后使用 `iloc[::2]` 选取偶数行的数据。这里 `iloc` 是 Pandas 中的一个索引方法，`[::2]` 表示每隔一个元素取一次，即选取偶数行。最后使用 `to_csv()` 函数将偶数行数据存储到新的 CSV 文件中，其中 `index=False` 表示不保存行索引。