''' 二手房数据统计A 描述 编码为ansi 读取%PATH%/house.csv文件。 文件内容如下: 本题可能用到numpy及pandas库 numpy库中的mean函数可以求平均值 要求: 输出房屋平均价格(即对“价格”列求平均值),保留一位小数。 例如: 输出: ***.* '''
时间: 2024-02-23 14:01:07 浏览: 32
好的,你的问题是如何使用Python对房屋数据进行统计分析,求出房屋平均价格,对吗?
首先,你需要安装pandas和numpy库,并且确保已经将数据文件house.csv放在了%PATH%路径下。
接下来,可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('%PATH%/house.csv', encoding='ansi')
# 计算房屋价格的平均值,保留一位小数
avg_price = np.round(np.mean(data['价格']), 1)
# 输出结果
print(avg_price)
```
这段代码使用pandas库中的read_csv函数读取数据文件,然后使用numpy库中的mean函数计算房屋价格的平均值,并使用round函数保留一位小数。最后将结果打印输出即可。
注意,此处需要将%PATH%替换成实际的路径。
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二手房数据统计A 描述 编码为ansi 读取%PATH%/house.csv文件。 文件内容如下: 本题可能用到numpy及pandas库 numpy库中的mean函数可以求平均值 要求: 输出房屋平均价格,保留一位小数。
好的,可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取文件
df = pd.read_csv('%PATH%/house.csv', encoding='ansi')
# 计算平均价格
mean_price = np.mean(df['价格'])
# 输出结果
print('房屋平均价格为:{:.1f}'.format(mean_price))
```
其中,`pd.read_csv()`函数可以读取csv格式的文件,并将其转化为pandas的DataFrame数据结构。`np.mean()`函数可以计算平均值,`df['价格']`表示取DataFrame中名为“价格”的列。最后使用`print()`函数输出结果,`{:.1f}`表示保留一位小数。
我需要在一个csv文件里选取部分列存储到另一个csv文件中,使用python帮我补全代码import pandas as pd import numpy as np df_orgin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')
好的,以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取原始csv文件
df_origin = pd.read_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/covid.csv')
# 选择需要的列
columns_to_keep = ['column1', 'column2', 'column3']
df_new = df_origin[columns_to_keep]
# 存储到新的csv文件
df_new.to_csv('C:/Users/86188/Desktop/spark大作业数据集/new_covid.csv', index=False)
```
其中,`columns_to_keep` 是需要保留的列的列名列表,可以根据实际需求进行修改。`index=False` 表示不在输出文件中包含行索引。