从 Python 中的文本文件计算平均、平均值、最大和最小温度和湿度答案

【问题标题】：Calculate Average, Mean, Max and Min Temperature & Humidity from a text file in Python从 Python 中的文本文件计算平均、平均值、最大和最小温度和湿度
【发布时间】：2026-01-21 05:35:01
【问题描述】：

我正在尝试从文本文件中获取平均、平均、最大和最小温度和湿度。此文本文件正在捕获温度和湿度的日常数据。我面临的数据格式问题如下：

2017-05-02 17:31:13 24.00,49.00
2017-05-02 17:32:13 24.00,49.00
2017-05-02 17:33:13 24.00,49.00  
2017-05-02 17:34:14 24.00,49.00  
2017-05-02 17:35:14 24.00,49.00 
2017-05-02 17:36:14 24.00,49.00 
2017-05-02 17:37:14 24.00,49.00  
2017-05-02 17:38:14 24.00,49.00

在这里，由于拆分器很多，我无法正确拆分列。我可以计算平均值，但首先程序应该读取温度和湿度列。

数据说明：第一栏：日期第二栏：时间第三列：温度第四栏：湿度

谁能帮我正确读取温度和湿度，以便我可以计算平均值。

【问题讨论】：

向我们展示您迄今为止的尝试？
一个简单的想法是使用“，”来定位您的两个值 - 前 5 个字符和后 5 个字符。至少那是我会做的——在 excel 中。
用空格替换逗号，然后在空格处拆分行。有大量的收据：*.com/questions/3277503/…
此外，我会尝试更改数据记录器，使其不包含这个愚蠢的逗号。我会使用 pandas 来分析数据（如果格式化程序是正确的）。

标签： python

【解决方案1】：

例如：

import numpy as np
import pandas as pd

data = []
with open('data.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        temp = line.replace(',',' ').strip('\n').split(' ')
        data.append(temp)

df = pd.DataFrame.from_records(data)
df.columns = ['date', 'time', 'temperature', 'humidity']
# if the data is not recogniced as float
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
# you could use mean max median etc
df.humidity.mean()

【讨论】：