包含 CSV 文件的字典列表中元素的平均值

Question

我必须创建一个接受两个参数（.csv 文件的名称）的函数，在该函数中计算某个人的宠物的平均年龄。

我有两个 CSV 文件。第一个包含宠物的信息。像这样：

第二个包含主人的名字和他们拥有的宠物。像这样：

我的函数需要读取这个 .csv 文件并返回另一个 .csv 文件，其中包含宠物的平均年龄，由主人的年龄区分。例如，John 有三只宠物（Michalengelo、Leonardo 和 Raphael），因此函数会读取两个 .csv 文件并计算 John 宠物年龄的平均值。亚当和伊娃也是如此。

我有一个函数可以获取 csv 文件并将其转换为字典。例如（使用第一个 csv 文件）：

read_csv_to_dict('Pets_info.csv'):
>>> [{'Age': '8', 'Name of the Pet': 'Felix', 'Species': 'Cat'}, {'Age': '57', 'Name of the Pet': 'Michelangelo', 'Species': 'Tortoise'}, {'Age': '12', 'Name of the Pet': 'Rantanplan', 'Species': 'Dog'}, {'Age': '2', 'Name of the Pet': 'Nemo', 'Species': 'Fish'}, {'Age': '45', 'Name of the Pet': 'Leonardo', 'Species': 'Tortoise'}, {'Age': '9', 'Name of the Pet': 'Milo', 'Species': 'Dog'}, {'Age': '57', 'Name of the Pet': 'Raphael', 'Species': 'Tortoise'}, {'Age': '4', 'Name of the Pet': 'Dory', 'Species': 'Fish'}]

我想如果我用字典处理这些数据，我可以得到我想要的，我只是不知道该怎么做。 如果您不理解我的，请随时提出任何问题。 提前致谢。

Answer 1

最简单的方法是使用pandas 模块，你可以在 10 分钟内学会。

考虑您的数据在单独的 csv 文件中是这样的：

这就是你可以在 pandas 中做的事情：

import pandas as pd
#Read input csv files
own = pd.read_csv('OwenerPet.csv')
pet = pd.read_csv('PetAge.csv')
#Merge the dataframes on 'Pet Names'
ownpet = pd.merge(own,pet, on=['Pet Names'], how='inner')
#Group by owners and get the avarage
ownpetaverage = ownpet.groupby('Owners Name').mean()
#Print it, you could also save it by saying ownpetaverage.to_csv('average.csv')
print ownpetaverage

                   Age
Owners Name
Adam          7.000000
Eva          28.000000
John         22.666667

Answer 2

pets.txt

Name of the Pet,Species,Age
Felix,Cat,8
Michelangelo,Tortoise,57
Rantarplan,Dog,12
Nemo,Fish,2
Leonardo,Tortoise,45
Milo,Dog,9
Raphael,Tortoise,57
Dory,Fish,4

owner.txt

Owner's Name,Pet Names
John,Michelangelo
Eva,Dory
Adam,Rantarplan
John,Leonardo
Eva,Felix
John,Raphael
Eva,Nemo

Python 代码

import pandas as pd
import numpy as np

l_pets = pd.read_csv('pets.txt')
l_owner = pd.read_csv('owner.txt')

l_merged = l_pets.merge(l_owner,how='inner',left_on='Name of the Pet',right_on='Pet Names')
l_groupded = l_merged.groupby(by="Owner's Name")

print l_groupded.aggregate(np.average)

输出

                    Age
Owner's Name
Adam          12.000000
Eva            4.666667
John          53.000000