Python CSV - 需要根据一键对值进行分组和计算
我有一个简单的 3 列 csv 文件,我需要使用 python 根据一个键对每一行进行分组,然后对另一个键的值进行平均并返回它们。文件为标准csv格式,照此设置;
ID, ZIPCODE, RATE
1, 19003, 27.50
2, 19003, 31.33
3, 19083, 41.4
4, 19083, 17.9
5, 19102, 21.40
所以基本上我需要做的是计算该文件中每个唯一邮政编码 col[1] 的平均速率 col[2] 并返回结果。因此,获取 19003 年、19083 年等所有记录的平均汇率。
我已经考虑过使用 csv 模块并将文件读入字典中,然后根据邮政编码列中的唯一值对字典进行排序,但似乎无法取得任何进展。
任何帮助/建议表示赞赏。
I have a simple 3 column csv file that i need to use python to group each row based on one key, then average the values for another key and return them. File is standard csv format, set up as so;
ID, ZIPCODE, RATE
1, 19003, 27.50
2, 19003, 31.33
3, 19083, 41.4
4, 19083, 17.9
5, 19102, 21.40
So basically what I need to do is calculate the average rate col[2] for each unique zipcode col[1] in that file and return the results. So get average rate for all records in 19003, 19083, and so on.
I've looked at using csv module and reading the file into a dictionary, then sorting the dict based on unique values in the zipcode col but can't seem to make any progress.
Any help/suggestions appreciated.
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评论(2)
我记录了一些步骤来帮助澄清事情:
输出:
I've documented some steps to help clarify things:
Output:
通常,如果我必须进行复杂的阐述,我会使用 csv 加载关系数据库表中的行(sqlite 是最快的方法),然后使用标准 sql 方法来提取数据并计算平均值:
Usually if I have to do complicate elaboration I use csv to load the rows in a table of a relational DB (sqlite is the fastest way) then I use the standard sql methods to extract data and calculate average values: