# 代码段1 csv_file = open('score.csv') lines = [] for line in csv_file: line = line.replace('\n','') lines.append(line.split(',')) print(lines) csv_file.close() # 代码段2 csv_file = open('score.csv') file_new = open('count.csv','w+') lines = [] for line in csv_file: line = line.replace('\n','') lines.append(line.split(',')) # 添加表头字段 lines[0].append('总分') # 添加总分 for i in range(len(lines)-1): idx = i+1 sun_score = 0 for j in range(len(lines[idx])) : if lines[idx][j].isnumeric(): sun_score += int(lines[idx][j]) lines[idx].append(str(sun_score)) for line in lines: print(line) file_new.write(','.join(line)+'\n') csv_file.close() file_new.close()# 基于代码段1与代码段2，在csv中第7列即G列增加平均分列 # 注意：方法借鉴代码段2进行修改

可以在代码段2中添加以下代码来实现在csv中第7列即G列增加平均分列：

# 添加平均分
lines[0].append('平均分')
for i in range(1, len(lines)):
    sum_score = 0
    count = 0
    for j in range(1, len(lines[i])):
        if lines[i][j].isnumeric():
            sum_score += int(lines[i][j])
            count += 1
    avg_score = round(sum_score / count, 2) if count != 0 else 0
    lines[i].append(str(avg_score))

# 将处理后的数据写入新文件
for line in lines:
    file_new.write(','.join(line)+'\n')

注意，这里假设第1行为表头，从第2行开始计算平均分。同时，当某个学生的成绩都为空时，平均分设为0。

相关问题

import pandas as pd import os csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N' csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_folder_path)) last_char = csv_folder_name[-1] csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')] dfs = [] for csv_file in csv_files: df = pd.read_csv(csv_file, header=None) dfs.append(df) last_file_content = pd.read_csv(csv_files[-1], header=None) wave = [] form = [] records = dfs for record in records: wave = record form = last_char # print(wave) # print(form) print(records)将此段代码改写成上述程序

好的，这里是您想要的代码，使用了上述提到的方法来访问文件夹里的.csv文件:

import pandas as pd
import os

csv_folder_path = r'D:\pythonProject\csv\N'

# 使用os库中的os.path.basename()和os.path.normpath()函数获取文件夹名称
csv_folder_name = os.path.basename(os.path.normpath(csv_folder_path))

# 获取文件夹名称的最后一个字符
last_char = csv_folder_name[-1]

# 获取.csv文件列表
csv_files = [os.path.join(csv_folder_path, f) for f in os.listdir(csv_folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 读取所有.csv文件并将它们存储在一个列表中
dfs = []
for csv_file in csv_files:
    df = pd.read_csv(csv_file, header=None)
    dfs.append(df)

# 读取最后一个.csv文件的内容
last_file_content = pd.read_csv(csv_files[-1], header=None)

# 处理.csv文件中的数据
wave = []
form = []
records = dfs
for record in records:
    wave = record
    form = last_char
    # 处理数据
    # ...

# 打印结果
print(records)

这个程序首先使用os.path.basename()和os.path.normpath()函数获取文件夹名称，并获取文件夹名称的最后一个字符。然后，使用列表推导式和os.listdir()函数获取.csv文件列表。接着，使用pandas库中的read_csv()函数读取所有.csv文件，并将它们存储在一个列表中。然后，读取最后一个.csv文件的内容。最后，处理.csv文件中的数据，并对其进行处理。

csv_reader = csv.reader(csvfile)什么意思

`csv_reader = csv.reader(csvfile)` 是 Python 中使用内置 `csv` 模块读取 CSV 文件时的一行代码。这个表达式创建了一个名为 `csv_reader` 的迭代器，用于逐行处理 `csvfile` 对象，`csvfile` 通常是一个打开的 CSV 文件（例如，通过 `open()` 函数）。

具体来说：
- `csv.reader()` 是一个函数，它接受一个可迭代的数据对象（在这个例子中是 `csvfile`），并返回一个按行读取的迭代器。
- 当你将 `csvfile` 传递给 `reader()`，它会解析文件中的每一行，并将其转换为列表，每个列表元素代表一行数据，列则是列表中的元素。

举个例子，如果你有一个名为 "example.csv" 的文件，内容如下：

Name,Age,City
John,30,New York
Jane,25,London

那么 `csv_reader = csv.reader(open("example.csv", 'r'))` 会生成如下迭代：
- 第一行：`['Name', 'Age', 'City']`
- 第二行：`['John', '30', 'New York']`
- 第三行：`['Jane', '25', 'London']`

你可以通过循环遍历 `csv_reader` 来获取和处理每行数据。例如：

for row in csv_reader:
    name, age, city = row
    print(f"{name} is {age} years old and lives in {city}.")