Question

嗨，这是我的问题。我有一个程序可以计算列中数据的平均值。实施例

Bob
1
2
3

输出

Bob
2

有些数据有'na' 所以对乔来说

Joe
NA
NA
NA

我希望此输出为NA

所以我写了一个if else循环

问题是它没有执行循环的第二部分而只打印出一个NA。有什么建议吗？

这是我的计划：

with open('C://achip.txt', "rtU") as f:
    columns = f.readline().strip().split(" ")
    numRows = 0
    sums = [0] * len(columns)

    numRowsPerColumn = [0] * len(columns) # this figures out the number of columns

    for line in f:
        # Skip empty lines since I was getting that error before
        if not line.strip():
            continue

        values = line.split(" ")
        for i in xrange(len(values)):
            try: # this is the whole strings to math numbers things
                sums[i] += float(values[i])
                numRowsPerColumn[i] += 1
            except ValueError:
                continue 

    with open('c://chipdone.txt', 'w') as ouf:
        for i in xrange(len(columns)):
           if numRowsPerColumn[i] ==0 :
               print 'NA' 
           else:
               print>>ouf, columns[i], sums[i] / numRowsPerColumn[i] # this is the average calculator

文件如下：

Joe Bob Sam
1 2 NA
2 4 NA
3 NA NA
1 1  NA

，最终输出是名称和平均值

Joe Bob Sam 
1.5 1.5 NA

好的，我尝试过罗杰的建议，现在我有这个错误：

追踪（最近一次通话）：文件“C：/avy14.py”，第5行，in 对于f中的行： ValueError：关闭文件的I / O操作

以下是这段新代码：

以open（'C：//achip.txt'，“rtU”）为f： columns = f.readline（）。strip（）。split（“”） sums = [0] * len（列） rows = 0 对于f中的行： line = line.strip（）如果不是行：继续

行+ = 1 for col，v in enumerate（line.split（））：如果sums [col]不是None：如果v ==“NA”： sums [col] =无其他： sums [col] + = int（v）

打开（“c：/chipdone.txt”，“w”）如下：对于名称，压缩总和（列，总和）：打印＆gt;＆gt;输出，名称，如果总和为无：打印＆gt;＆gt;输出，“NA” 其他： print＆gt;＆gt; out，sum / rows

Answer 1

with open("c:/achip.txt", "rU") as f:
  columns = f.readline().strip().split()
  sums = [0.0] * len(columns)
  row_counts = [0] * len(columns)

  for line in f:
    line = line.strip()
    if not line:
      continue

    for col, v in enumerate(line.split()):
      if v != "NA":
        sums[col] += int(v)
        row_counts[col] += 1

with open("c:/chipdone.txt", "w") as out:
  for name, sum, rows in zip(columns, sums, row_counts):
    print >>out, name,
    if rows == 0:
      print >>out, "NA"
    else:
      print >>out, sum / rows

获取列名时我也会使用无参数版本的split（它允许你有多个空格分隔符）。

关于包含输入/输出示例的编辑，我保留了原始格式，输出将是：

Joe 1.75
Bob 2.33333333333
Sam NA

此格式是3行（ColumnName，Avg）列，但您可以根据需要更改输出。：）

Answer 2

使用numpy：

import numpy as np

with open('achip.txt') as f:
    names=f.readline().split()
    arr=np.genfromtxt(f)

print(arr)
# [[  1.   2.  NaN]
#  [  2.   4.  NaN]
#  [  3.  NaN  NaN]
#  [  1.   1.  NaN]]

print(names)
# ['Joe', 'Bob', 'Sam']

print(np.ma.mean(np.ma.masked_invalid(arr),axis=0))
# [1.75 2.33333333333 --]

Answer 3

使用原始代码，我会添加一个循环并编辑print语句

    with open(r'C:\achip.txt', "rtU") as f:
    columns = f.readline().strip().split(" ")
    numRows = 0
    sums = [0] * len(columns)

    numRowsPerColumn = [0] * len(columns) # this figures out the number of columns

    for line in f:
        # Skip empty lines since I was getting that error before
        if not line.strip():
            continue

        values = line.split(" ")

        ### This removes any '' elements caused by having two spaces like
        ### in the last line of your example chip file above
        for count, v in enumerate(values):      
            if v == '':     
                values.pop(count)
        ### (End of Addition)

        for i in xrange(len(values)):
            try: # this is the whole strings to math numbers things
                sums[i] += float(values[i])
                numRowsPerColumn[i] += 1
            except ValueError:
                continue 

    with open('c://chipdone.txt', 'w') as ouf:
        for i in xrange(len(columns)):
           if numRowsPerColumn[i] ==0 :
               print>>ouf, columns[i], 'NA' #Just add the extra parts
           else:
               print>>ouf, columns[i], sums[i] / numRowsPerColumn[i]

此解决方案也以Roger的格式提供相同的结果，而不是您想要的格式。

Answer 4

下面的解决方案更干净，代码行更少...

import pandas as pd

# read the file into a DataFrame using read_csv
df = pd.read_csv('C://achip.txt', sep="\s+")

# compute the average of each column
avg = df.mean()

# save computed average to output file
avg.to_csv("c:/chipdone.txt")

简化此解决方案的关键是将输入文本文件读入数据框的方式。熊猫read_csv允许您使用正则表达式指定sep / delimiter参数。在这种情况下，我们使用“ \ s +”正则表达式模式来确保列之间具有一个或多个空格。

一旦数据在数据框中，就可以使用简单的熊猫函数来计算平均值并将其保存到文件中。

在python中帮助if else循环

4 个答案: