python查询csv比平均值大的数据

可以使用pandas库来实现，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取csv文件
avg = df['score'].mean() # 计算平均值
result = df[df['score'] > avg] # 查询比平均值大的数据
print(result)

其中，'data.csv'是数据文件，'score'是数据文件中的一列，表示某项指标的得分。以上代码将查询比平均值大的数据，并输出结果。

相关问题

python统计csv部分数据平均值

可以使用Python内置的csv模块读取csv文件中的数据，然后统计部分数据的平均值，具体代码如下：

import csv

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

# 统计部分数据的平均值
start_row = 1 # 起始行
end_row = 10 # 结束行
col_index = 2 # 列索引
values = [float(row[col_index]) for row in data[start_row:end_row]]
avg = sum(values) / len(values)

print('平均值为：', avg)

在上面的代码中，我们首先使用`csv.reader`读取csv文件中的数据，并将其存储在一个二维列表`data`中。然后我们指定要统计平均值的部分数据的起始行和结束行，以及要统计的列索引。接着，我们从`data`中提取出要统计的数据，并计算其平均值，最后输出结果。

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：

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。