python计算csv文件每一行的平均值
时间: 2023-08-06 07:04:58 浏览: 244
可以使用Python内置的csv模块来读取csv文件,并使用pandas库来计算每一行的平均值。
以下是示例代码:
```python
import csv
import pandas as pd
# 读取csv文件
with open('data.csv', newline='') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
data = [row for row in reader]
# 计算每一行的平均值
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).astype(float)
avg = df.mean(axis=1)
# 输出每一行的平均值
for i, row_avg in enumerate(avg):
print(f"Row {i+1} average: {row_avg:.2f}")
```
其中,`data.csv`是待处理的csv文件,`data = [row for row in reader]`将csv文件读取为一个列表,`df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]).astype(float)`将列表转换为pandas的DataFrame对象,并将数据类型转换为float,`avg = df.mean(axis=1)`计算每一行的平均值,最后用循环输出每一行的平均值。
相关问题
python求csv文件行平均值并填补缺失值
以下是Python代码,可以对CSV文件中的每一行进行平均值计算,并且填充缺失值:
```python
import csv
def fill_missing(data):
"""
填充缺失值为该行的平均值
"""
row_avg = sum(data) / len(data)
for i in range(len(data)):
if data[i] == '':
data[i] = row_avg
return data
def row_average(filename):
"""
计算CSV文件中每一行的平均值
"""
with open(filename, 'r') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
rows = []
for row in reader:
rows.append(row)
header = rows[0]
data = rows[1:]
for i in range(len(data)):
data[i] = [float(x) if x != '' else x for x in data[i]]
data[i] = fill_missing(data[i])
avg = sum(data[i]) / len(data[i])
data[i].append(avg)
header.append('Average')
data.insert(0, header)
with open(filename, 'w') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerows(data)
```
使用方法:
1. 将以上函数保存为一个Python文件(如average.py)。
2. 在命令行或终端中使用以下命令导入该函数:
```python
from average import row_average
```
3. 调用该函数并传入需要处理的CSV文件路径:
```python
row_average('data.csv')
```
其中,'data.csv' 为需要处理的CSV文件路径。
执行完毕后,将会在原CSV文件中添加一个名为 'Average' 的列,并将每一行的平均值填入该列中。缺失值将会被填充为该行的平均值。
Python csv 计算行平均值
可以使用 Python 内置的 csv 模块读取 csv 文件,并计算每行的平均值。
以下是一个示例代码:
```python
import csv
with open('data.csv') as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile)
for row in reader:
# 计算行平均值
row_avg = sum(map(float, row)) / len(row)
print(row_avg)
```
其中,`data.csv` 是 csv 文件名,可以根据实际情况修改。`csv.reader` 函数用于读取 csv 文件,`map(float, row)` 将每个元素转换为浮点数后再求和,并除以行长度得到行平均值。
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