在.CSV文件中，为每个位置(名称)计算每月的平均降雪量，然后将结果保存在python中的两个单独的.csv文件中。

在.CSV文件中，为每个位置(名称)计算每月的平均降雪量，然后将结果保存在Python中的两个单独的.csv文件中，可以通过以下步骤实现：

1. 读取.CSV文件：使用Python的csv模块或pandas库中的read_csv函数，读取包含降雪量数据的.CSV文件。
2. 数据处理：对读取的数据进行处理，按照位置(名称)和月份进行分组，计算每个位置每个月的平均降雪量。
3. 保存结果：将计算得到的平均降雪量结果保存到两个单独的.csv文件中。可以使用csv模块或pandas库中的to_csv函数，将数据保存为.CSV格式文件。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述功能：

import pandas as pd

# 读取.CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据处理
grouped_data = data.groupby(['位置', '月份'])['降雪量'].mean().reset_index()

# 保存结果到两个单独的.csv文件
for location in grouped_data['位置'].unique():
    location_data = grouped_data[grouped_data['位置'] == location]
    location_data.to_csv(f'{location}_average_snowfall.csv', index=False)

上述代码假设.CSV文件中包含以下列：位置、月份和降雪量。代码将根据位置和月份对降雪量进行平均计算，并将结果保存到以位置命名的两个单独的.csv文件中。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

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