python读取csv一列数据求平均值

可以使用pandas库来读取csv文件，并计算其中一列数据的平均值。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 计算某一列数据的平均值
avg = df['column_name'].mean()

# 输出平均值
print('平均值为：', avg)

其中，'file.csv'为csv文件的路径，'column_name'为需要计算平均值的列名。

相关问题

python读取csv文件并计算平均值

使用Python读取CSV文件并计算平均值可以采用pandas库的read_csv函数读取CSV文件，再使用mean函数计算平均值。具体代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('filename.csv')
average = data.mean()
print(average)

其中，filename.csv需要替换为要读取的CSV文件名。执行以上代码将输出该CSV文件中所有列（数值型数据）的平均值。

python读取csv文件分类求平均

以下是一个示例代码，可以读取csv文件中的数据，并按照指定的类别字段进行分类，然后求出每个类别的平均值：

import csv

# 读取csv文件
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    data = [row for row in reader]

# 按照类别字段进行分类
groups = {}
for row in data:
    category = row['category']
    if category not in groups:
        groups[category] = []
    groups[category].append(row)

# 计算每个类别的平均值
averages = {}
for category, group in groups.items():
    values = [float(row['value']) for row in group]
    avg = sum(values) / len(values)
    averages[category] = avg

# 输出结果
for category, avg in averages.items():
    print(f"{category}: {avg}")

上述代码假设csv文件中的第一行为字段名称，其中包含一个名为"category"的字段和一个名为"value"的字段，用于表示数据的类别和值。可以根据实际情况修改代码以适应不同的场景。