python处理csv文件

python处理csv文件的时候，遇到了分组多行求平均的问题

如图，根据黄色框分组，红色框求平均，蓝色框正常输出，最后保存到一个新的csv文件中，想问一下各位该怎么办

使用groupby函数按照'Group'列进行分组，使用merge函数将分组求平均的结果和蓝色框的内容合并在一起，并将结果保存到新的CSV文件中

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7498763
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：python对csv文件进行批量处理，修改csv某一列的数据并存储到新的csv文件中
您还可以看一下李云老师的Python数据清洗实战入门课程中的 csv文件读写小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

首先，我们需要使用Python的csv模块来读取并处理CSV文件。具体步骤如下：

导入csv模块：

import csv

打开CSV文件：

filename = 'input.csv'
with open(filename, 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = list(reader)

这将读取CSV文件的每一行数据，并保存到一个列表中。

创建一个空字典用于存储分组后的数据：

data = {}

遍历每一行数据，并将需要分组的列值作为字典的键，将其他列的值作为字典的值：

for row in rows[1:]:
    group = row[0]  # 假设需要分组的列是第一列
    values = row[1:]  # 获取其他列的值
    if group not in data:
        data[group] = []
    data[group].append(values)

这样，我们就将需要分组的数据存储在了data字典中，其中每个键对应一个列表，列表中是该分组的所有行的其他列的值。

计算每组的平均值：

averages = {}
for group, rows in data.items():
    if len(rows) > 0:
        num_rows = len(rows)
        num_cols = len(rows[0])
        sums = [0] * num_cols
        for row in rows:
            for i, value in enumerate(row):
                sums[i] += float(value)
        averages[group] = [sum_value / num_rows for sum_value in sums]

这里我们首先遍历每个分组的列表，计算每列的总和。然后，通过除以行数计算平均值。最终，将每个分组的平均值保存在averages字典中。

将结果保存到新的CSV文件：

output_filename = 'output.csv'
with open(output_filename, 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(rows[0])  # 写入表头
    for group, average in averages.items():
        writer.writerow([group] + average)

这里我们首先创建一个新的CSV文件，并将得到的平均值写入其中。注意要在每一行数据的开头加上对应的分组值。

以上就是使用Python处理CSV文件中的分组多行求平均问题的解决方案。如果你有任何问题，请随时向我提问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^