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  • 我正在读取csv文件,如下所示:with open('data.csv', 'rb') as f:reader = csv.reader(f)data_list = list(reader)这里data_list是csv文件中每一列表.因此,data_list [0]是csv文件中第一行(即标题),data_...

    我正在读取csv文件,如下所示:

    with open('data.csv', 'rb') as f:

    reader = csv.reader(f)

    data_list = list(reader)

    这里的data_list是csv文件中每一行的列表.因此,data_list [0]是csv文件中的第一行(即标题),data_list [1]以后是包含csv文件中数据的实际行,而data_line [1:] [1]是时间.

    所以基本上

    data_list=

    [['','Header1','Header2','Header3'],

    ['12:02:11', '2.3', '6.2', '11.8'],

    ['12:05:25', '1.5', '7.5', '13.2'],

    ['12:10:48', '4.1', '6.8', '12.6'],

    ['12:13:17', '1.6', '7.1', '12.1']]

    我想查找每列的平均值,但不包括标头和时间作为计算的一部分,但要保留标头作为输出,并且仅保留小数点后一位.总的来说,我想产生这样的东西:

    average_data_list=

    [['','Header1','Header2','Header3'],

    ['', 2.3', '6.9', '12.4']]

    任何帮助将非常感激

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  • 目前,它正在获取所有中所有值的平均值:def average_column (csv):f = open(csv,"r")average = 0Sum = 0row_count = 0for row in f:for column in row.split(','):n=float(column)Sum += nrow_count += 1ave...

    这是一个清理你的功能,但它可能不会做你想做的事情.

    目前,它正在获取所有列中所有值的平均值:

    def average_column (csv):

    f = open(csv,"r")

    average = 0

    Sum = 0

    row_count = 0

    for row in f:

    for column in row.split(','):

    n=float(column)

    Sum += n

    row_count += 1

    average = Sum / len(column)

    f.close()

    return 'The average is:', average

    我会使用csv模块(这使得csv解析更容易),使用Counter对象来管理列总计,使用context manager来打开文件(不需要close()):

    import csv

    from collections import Counter

    def average_column (csv_filepath):

    column_totals = Counter()

    with open(csv_filepath,"rb") as f:

    reader = csv.reader(f)

    row_count = 0.0

    for row in reader:

    for column_idx, column_value in enumerate(row):

    try:

    n = float(column_value)

    column_totals[column_idx] += n

    except ValueError:

    print "Error -- ({}) Column({}) could not be converted to float!".format(column_value, column_idx)

    row_count += 1.0

    # row_count is now 1 too many so decrement it back down

    row_count -= 1.0

    # make sure column index keys are in order

    column_indexes = column_totals.keys()

    column_indexes.sort()

    # calculate per column averages using a list comprehension

    averages = [column_totals[idx]/row_count for idx in column_indexes]

    return averages

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  • 目前,它正在获取所有中所有值的平均值:def average_column (csv):f = open(csv,"r")average = 0Sum = 0row_count = 0for row in f:for column in row.split(","):n=float(column)Sum +...

    这是一个清理你的功能,但它可能不会做你想做的事情.

    目前,它正在获取所有列中所有值的平均值:

    def average_column (csv):

    f = open(csv,"r")

    average = 0

    Sum = 0

    row_count = 0

    for row in f:

    for column in row.split(","):

    n=float(column)

    Sum += n

    row_count += 1

    average = Sum / len(column)

    f.close()

    return "The average is:", average

    我会使用csv模块(这使得csv解析更容易),使用Counter对象来管理列总计,使用context manager来打开文件(不需要close()):

    import csv

    from collections import Counter

    def average_column (csv_filepath):

    column_totals = Counter()

    with open(csv_filepath,"rb") as f:

    reader = csv.reader(f)

    row_count = 0.0

    for row in reader:

    for column_idx, column_value in enumerate(row):

    try:

    n = float(column_value)

    column_totals[column_idx] += n

    except ValueError:

    print "Error -- ({}) Column({}) could not be converted to float!".format(column_value, column_idx)

    row_count += 1.0

    # row_count is now 1 too many so decrement it back down

    row_count -= 1.0

    # make sure column index keys are in order

    column_indexes = column_totals.keys()

    column_indexes.sort()

    # calculate per column averages using a list comprehension

    averages = [column_totals[idx]/row_count for idx in column_indexes]

    return averages

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  • 根据我对你问题的理解,听起来你有一些文件,你想把每一的平均值取到第600行,然后重复多次,直到没有更多的数据为止。所以在第600行,你平均0-600行,在1200行你平均600到1200行。在模除法是一种在每600行命中一...

    根据我对你问题的理解,听起来你有一些文件,你想把每一行的平均值取到第600行,然后重复多次,直到没有更多的数据为止。所以在第600行,你平均0-600行,在1200行你平均600到1200行。在

    模除法是一种在每600行命中一次平均值的方法,而不必使用单独的变量来计算循环了多少行。另外,我使用Numpy Array Slicing来创建原始数据的视图,只包含数据集中的第4列。在

    这个例子应该做你想做的,但是它完全没有经过测试。。。我对numpy也不是很熟悉,所以有一些更好的方法可以做到这一点,如其他答案所述:import numpy as np

    #loads file and places it in array

    data = np.loadtxt('244UTZ10htz.txt', delimiter = '\t', skiprows = 2)

    shape = np.shape(data)

    data_you_want = data[:,3]

    daily_averages = list()

    #creates array for u wind values

    for i,d in enumerate(data_you_want):

    if (i % 600) == 0:

    avg_for_day = np.mean(data_you_want[i - 600:i])

    daily_averages.append(avg_for_day)

    你可以修改上面的例子,把平均数写到一个新文件中,而不是像我一样把它附加到一个列表中,或者把日均数列表写到你想要的任何文件中。在

    另外,这里有一个Python解决方案,只使用CSV库。它还没有经过太多的测试,但理论上应该可以工作,而且对于刚接触Python的人来说可能相当容易理解。在

    ^{pr2}$

    希望这有帮助!在

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