首先通过pandas读取csv文件：其次在“price"后面插入新的一列，并取名”average";然后计算最大值和最小值的平均数；最后将新的数据存入csv文件

好的，我可以帮你解决这个问题。以下是代码实现：

import pandas as pd

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

# 在'price'后面插入新的一列，并取名'average'
df.insert(2, 'average', (df['price'].max() + df['price'].min()) / 2)

# 将新的数据存入csv文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

以上代码会将读取的csv文件中的`price`列后面插入一列新的`average`列，并将这一列的值设置为`price`列的最大值和最小值的平均数。然后将这个新的数据存入一个新的csv文件中。注意，代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改。

相关问题

python当中pandas读取csv文件，计算csv文件每行列的数据

### 使用 Pandas 读取 CSV 文件并计算每行数据

当使用 Python 的 Pandas 库来处理 CSV 文件时，可以方便地加载整个文件到内存中，并执行各种操作。对于读取 CSV 文件的任务，`pd.read_csv()` 函数提供了多种参数选项以便更灵活地控制输入过程。

要指定字符集类型，在调用 `read_csv` 方法时可以通过设置 `encoding` 参数实现[^1]：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('stock.csv', encoding='utf-8')

为了计算每一行的数据总和或其他统计量，可以在导入数据之后应用相应的聚合函数。下面是一个简单的例子展示如何求得每一行所有数值列的合计值：

# 计算每一行的数值之和
row_sums = df.select_dtypes(include=[int, float]).sum(axis=1)

print(row_sums)

这段代码首先筛选出所有的整型或浮点类型的列（即只考虑数值），接着通过 `.sum(axis=1)` 对这些选定的列按照水平方向（即逐行）求和。最终得到的结果保存在一个新的 Series 中，其中索引对应原始 DataFrame 的各行标签，而值则代表相应行内所有数值字段相加后的结果。

如果想要获取更多关于某一行的信息，比如最大值、最小值或是平均数等，则可以根据需求调整使用的聚合函数名称即可。

现有数据集winequality-white.csv，使用numpy、pandas和matplotlib库对其进行处理分析和可视化，具体任务如下： 任务一：品质评分统计和可视化 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，选取“quality”列，并统计其中每个评分的数量，计算其比例，并打印输出数量和比例。 2. 绘制一个饼图，用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。 3. 保存饼图至本地。 任务二：除“quality”列外的12列的处理和统计 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，并去掉其中的“quality”列。 2. 对剩余的12列进行先去重操作，输出每列的最大值、最小值和平均值，并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件，其中第一列为csv中的列名，最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。要求对每个任务编写不同的函数来实现。

好的，我会为您回答这个问题。

首先，我需要确认您是否已经安装好了 numpy、pandas 和 matplotlib 库。如果还没有安装，请先安装这些库。

接下来，我会为您提供任务一和任务二的代码实现。

任务一的代码实现如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 任务一：品质评分统计和可视化

# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，选取“quality”列，并统计其中每个评分的数量，计算其比例，并打印输出数量和比例。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
quality_counts = df['quality'].value_counts()
quality_proportions = quality_counts / quality_counts.sum()
print("品质评分数量：\n", quality_counts)
print("品质评分比例：\n", quality_proportions)

# 2. 绘制一个饼图，用于可视化评分数量占比情况。饼图中应包含每个评分的比例和标签。
labels = quality_counts.index
plt.pie(quality_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

# 3. 保存饼图至本地。
plt.savefig('quality_pie.png')

任务二的代码实现如下：

# 任务二：除“quality”列外的12列的处理和统计

# 1. 使用pandas读取winequality-white.csv文件，并去掉其中的“quality”列。
df = pd.read_csv('winequality-white.csv')
df = df.drop(columns=['quality'])

# 2. 对剩余的12列进行先去重操作，输出每列的最大值、最小值和平均值，并将结果保存为一个名为“统计结果.xlsx”的Excel文件，
#    其中第一列为csv中的列名，最大值、最小值和平均值依次填写在第二、三、四列中。
df = df.drop_duplicates()
stats = df.agg(['max', 'min', 'mean'])
stats = stats.transpose()
stats = stats.reset_index()
stats.columns = ['列名', '最大值', '最小值', '平均值']
stats.to_excel('统计结果.xlsx', index=False)

请注意，以上代码是基于您提供的任务要求进行编写的，如果有其他要求或者需要适当调整，可以在评论区留言。