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：
- 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。
- 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。
- 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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我有一个名为Data.csv的.csv文件。我需要找出每个地点或“名字”每月的平均降雪量。然后我需要保存每个年份的总数，2016和2017年到单独的.csv文件。我用的是熊猫。不知道从哪里开始。
这是我现在通过研究整理出来的东西。
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv("Data.csv")
gname = df2.groupby('NAME')
for NAME, Name_df2 in data:
df2['DATE'] = pd.to_datetime(df2['DATE'
浏览 0提问于2019-04-13得票数 0
我正在为我的Python类做一个项目，我试图在给定的一年中平均每月降雪。在我的数据集中，收集到的数据涵盖了2016-2017年许多不同天气前哨站的数据。
这只是为了用.csv清理一些天气预报的SQLite文件。我设法将数据(传统上以csv格式)转换为内存中的sqlite格式，但我的SQL很生疏，无法以我想要的方式调用数据。在按日期分组之前，我已经看过了，尝试过用WHERE DATE < '20170101'分隔数据，但是我甚至无法让数据与日期分离(可能是因为SQL查找日期的方式以及我的日期是如何插入的，这看起来像12/24/2017)。
这是我想要运行的
con = sq
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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1回答
import pandas as pd
import numpy as np
# Show the specified columns and save it to a new file
col_list= ["STATION", "NAME", "DATE", "AWND", "SNOW"]
df = pd.read_csv('Data.csv', usecols=col_list)
df.to_csv('filteredData.csv')
df['year'
浏览 1提问于2020-04-10得票数 1
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2回答
从CSV计算大型数据集
、、、
假设我有一个包含大型数据集的csv文件。这个csv文件是从DB创建的，也就是说，它本质上是一个表。迭代此csv文件并计算平均值或总和或使用Python进行常规计算的最佳方法是什么？
例如: csv文件有一个用户id以及与之相关的金额和日期。现在我需要计算每个用户每月的花费。请注意，userid不是主键，用户可能已经购买了
应该如何加载数据，使用pandas还是其他任何方式？
浏览 1提问于2016-08-28得票数 0
使用:Python3.6，Pandas 0.22
我有一个.csv文件，我需要根据这个月和位置得到一个平均值。这是数据中的一行，有更多的多个位置和日期：
NAME DATE SNOW GRAND RAPIDS GERALD R FORD INTERNATIONAL AIRPORT, MI US 1/1/2016, 0.7
到目前为止，我已经成功地根据月和平均每月对信息进行了排序：
df2 = pd.read_csv("Data.csv")
gname = df2.groupby('NAME')
for NAME, NAME_df2 in gnam
浏览 0提问于2018-02-24得票数 2
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4回答
我有一个非常长的时间序列超过10年与半小时测量Csv文件。每隔一段时间测量装置就会出故障。我想用月度平均值或移动平均值(忽略缺失值)来插值这个差距。我想我需要一个for循环来做这件事，但是我不知道该怎么做。有人能帮我吗？我的数据如下所示：
10-Oct-2010 21:15 0.00271
10-Oct-2010 21:45 0.00408
10-Oct-2010 22:15 -0.00228
10-Oct-2010 22:45 0.00433
10-Oct-2010 23:15 0.00421
10-Oct-2010 23:45 0.00224
11-Oct-2010
浏览 0提问于2014-01-08得票数 0
我有许多数据帧(csv文件)位于我的计算机上我的文档的各个文件夹中。所有csv文件都具有相同的列数，其中每列的名称相同且顺序相同，但是文件中的数据行数不同。所有文件的第一列都是"Datetime“，其中"YYYYMMDD HH:MM:SS”记录在数据行中。
我想重新采样所有数据帧，从原始文件创建每小时，每天和每月的数据。csv文件中的某些列要求按小时、日和月对数据求和，而其他列则要求对这些时间范围内的数据求平均值(在所有csv文件中一致)。我希望每个原始的csv文件都有自己的每小时、每天和每月版本。
所有csv文件都存在于以下inputpath中，但实际上位于此inputpat
浏览 2提问于2016-11-22得票数 0
对于每个名称/位置，计算每月的平均降雪量。将结果保存在两个单独的.csv文件中(一个用于2016年，另一个用于2017年)，将文件命名为average2016.csv和verage2017.csv。 ? 我正在使用Python 3.8和pandas。 我已经尝试过以下代码： import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filteredData.csv')
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
df['yea
浏览 26提问于2020-04-10得票数 0
大家好，我是Python的新用户，我在做我认为是相当基本的任务时遇到了问题。
我有几个(>50)个包含每日积雪深度数据的csv文件。我想遍历csv文件并计算积雪深度的月平均值。数据示例：
Date,SD
1/1/2000,36
1/2/2000,36
1/3/2000,38
1/4/2000,40
2/1/2000,48
2/2/2000,48
换句话说，我想计算每月的积雪深度平均值，并将输出写入一个新的csv文件。我能够为我的数据修改一个不同的代码示例，但由于在我的Dictionary中使用Date作为键值，我收到了关键错误。
有什么建议吗？
到目前为止的代码：
from __futu
浏览 0提问于2012-03-31得票数 0
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对于filteredData.csv中的每个名称，计算每月的平均雪量。将结果保存在两个单独的.csv文件中(一个用于2016年，另一个用于2017年)，将文件命名为average2016.csv和verage2017.csv。 我正在使用Python 3.8和pandas。我试过了： df = pd.read_csv('filteredData.csv')
g = df.groupby([df.DATE.dt.year, df.DATE.dt.month, 'NAME'])['SNOW'].mean().reset_index().sort_v
浏览 3提问于2020-04-09得票数 1
1回答
是否计算CSV中的条目？
、、、
我刚刚开始学习Python，并且在使用该语言的列表功能时遇到了一些麻烦。我有一个名为purchases.csv的.csv文件，我需要用它做四件事：
输出“采购订单”的总数又名计算csv中的条目总数输出平均采购金额，显示三个超过1,800的采购总数输出显示三个小数的超过1,800的平均采购金额。
输出需要如下所示：
Total Number of Purchases: xxxx
Amount of Average Purchase: xxxx
Number of Purchase Orders over $1,800: xxxx
Amount of Average Purchases over
浏览 58提问于2018-05-29得票数 1
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2回答
我可以使用什么公式来显示平均每天的时间戳条目数？我使用Google表单将数据输入到Google工作表中。我想最终创建一个图表，显示每天/每周/每月的平均时间戳数量，并显示趋势。(例如，我们平均每天接到5个电话)。我想我首先需要一个公式来计算每天的时间戳条目的数量，然后我可以使用另一个公式来计算每天/每周/每月的平均值，等等。
下面是所有列A中的时间戳条目的示例，现在仅显示我使用=ArrayFormula删除"time“时的日期(响应！A:A)
8/8/2016
8/8/2016
8/9/2016
8/9/2016
8/9/2016
8/9/2016
8/9/2016
8/10/2016
浏览 1提问于2016-09-15得票数 3
我正在编写Python脚本，这将帮助我绘制一些结果。在其中一个脚本中，我在文本文件中读取臭氧测量的每小时数据。由此，我设法得到了每日最大值，但当我试图获得每月平均浓度时，我得到了每月最大值。
如何从这些日最大值中获得每月平均臭氧浓度？
它是“在范围内的j”等部分。
# Reading in the ASCII file with observations
f = open(sfile, 'r')
header1 = f.readline()
station = []
for line in f:
line = line.strip()
columns = line.sp
浏览 0提问于2016-01-21得票数 1
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我是Python中的新手，我试图获取csv文件的每一个(列或行)的平均值，然后选择高于其列(o行)平均值的两倍的值。我的文件有数百个列，并且具有如下所示的浮动值：
845.123,452.234,653.23,...
432.123,213.452.421.532,...
743.234,532,432.423,...
我尝试过对代码进行几次更改，以获得每一列的平均值(分别)，但目前我的代码如下所示：
def AverageColumn (c):
f=open(csv,"r")
average=0
Sum=0
column=len(f)
浏览 11提问于2014-09-01得票数 4
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1回答
我有一个很大的CSV文件，它代表了美国在5公里网格上的每小时分辨率的天气数据。每一天的数据都是保存的，所以我将它们连接在一起，形成一个年度文件。最终目标是通过纬度和经度计算变量(风速、温度、降水量、气压等)的日、周和月平均值。没有列标题，所以我在读入文件时将列名添加到文件中。
当我尝试用Python读入Pandas时，它失败了，因为它不适合内存。我可以使用Dask读入数据，但是我找不到一种方法将维度添加到Dask数据帧中，或者转换为xarray并执行相同的操作。有没有办法读取这些内存文件太大的数据，添加经度、经度、日期时间维度，计算每个经度/经度的每日、每周和每月平均值，并输出文件？或者，我需
浏览 1提问于2020-05-28得票数 0
对于每个名称/位置，计算每月的平均降雪量。将结果保存在两个单独的.csv文件中(一个用于2016年，另一个用于2017年)，将文件命名为average2016.csv和verage2017.csv。我使用Python 3.8和Panadas。我用下面的代码完成了这项工作： import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filteredData.csv')
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])
df['year'] =
浏览 41提问于2020-04-11得票数 1
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1回答
我正在试图计算我的客户在Instagram上获得的平均关注者数量。我想知道粉丝的数量，除以他们在Instagram上的月数。这将产生历史上每个月平均增加的追随者人数。
我希望他们在每月增长百分比的基础上，制定一个未来的增长目标。
示例：
范围(开始日期:当前日期)/30.4日=月数
关注者人数/月数=每月平均追随者数
每月平均追随者*2=预计目标
浏览 0提问于2017-07-22得票数 -1
1回答
来自具有以下格式的csv文件：
Date,Data
01-01-01,111
02-02-02,222
03-03-03,333
我使用以下代码计算这些值的每月平均值：
data = pd.read_csv("input.csv")
data['Month'] = pd.DatetimeIndex(data.reset_index()['Date']).month
mean_data = data.groupby('Month').mean()
然后使用以下命令输出一个csv文件：
mean_data.to_csv("te
浏览 0提问于2018-06-04得票数 1
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2回答
我有两个数据帧df和ctr。
df包含列位置(值介于1到100之间)和列平均月搜索(包含整数)。
职位-平均每月搜索量1- 250 2- 10 -3- 30 2- 40 4- 100
ctr包含一个列位置(值介于1到100之间)和列衰减Ctr (反映每个位置衰减的百分比)。
位置x衰变Ctr 1\x- 27.18% 2_
我想要做的是，对于df中的每一行，在Ctr中查找该位置，并通过正确的衰减ctr进行平均每月搜索次数。
with open("C:\Environments\ENV\Export npower Report Rebuild KWs.csv",ne
浏览 2提问于2017-11-09得票数 0
4回答
如何计算多个csv文件的平均数？
、、、、
我有如下文件，这些文件是我一直在做的一个模拟实验的副本：
generation, ratio_of_player_A, ratio_of_player_B, ratio_of_player_C
因此，数据是这样的
0, 0.33, 0.33, 0.33
1, 0.40, 0.40, 0.20
2, 0.50, 0.40, 0.10
etc
现在，由于我以多次方式运行，每个实验大约有1000个文件，给出了各种这样的数字。现在，我的问题是在一组实验中取它们的平均值。
因此，我希望文件包含每次生成后的平均比率(在多个副本上平均)
所有需要平均的复制输出文件都是像output1.csv、outp
浏览 6提问于2014-07-16得票数 2
1回答
我们有很多图像在Azure Blob存储(LRS热)。我们计算了每月大约1500万次下载，总共5000 GB的出口(文件平均350 GB)。我可以计算Blob存储的价格，但是函数代理是未知的。文档没有提到代理函数，特别是带宽。
问题1：这些计算正确吗？
执行计数价格为每百万人执行0 169欧元，相当于每月15 *0 169欧元=2 54欧元。
GB-s的价格是0,000014欧元/GB-s，内存使用量四舍五入到最近的128 GB。如果文件下载时间为0,2s，内存为128€，则为0,2 * (128/1024) * 15000000 *0,0014=5，25欧元/月
问题2：带宽如何？有任何费用
浏览 3提问于2017-06-15得票数 3
来自具有以下格式的csv文件：
Date,Data
01-01-01,111
02-02-02,222
03-03-03,333
我使用以下代码计算这些值的每月平均值：
data = pd.read_csv("input.csv")
data['Month'] = pd.DatetimeIndex(data.reset_index()['Date']).month
mean_data = data.groupby('Month').mean()
然后，我想在一个新的csv文件上写出输出的每月值。我目前正在使用以下代码行：
wit
浏览 0提问于2018-05-21得票数 0
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1回答
通过查询Google播放评论
、、、、
因此，谷歌每月提供谷歌播放用户评论的CSV导出，并提供如下URL： (实际URL包含数字而不是X)
我可以看到云存储有一个Web，并希望通过Google资源管理器进行尝试，因此我转到，启用了OAuth并作为项目输入了pubsite_prod_rev_XXXXXXXXXX部件，但不幸的是，我只得到了一个400个错误：
{
"error": {
"errors": [
{
"domain": "global",
"reason": "invalid",
"message": "I
浏览 0提问于2015-03-18得票数 1
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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，按标准格式设置；
ID, ZIPCODE, RATE
1, 19003, 27.50
2, 19003, 31.33
3, 19083, 41.4
4, 19083, 17.9
5, 19102, 21.40
因此，基本上我需要做的是计算该文件中每个唯一邮政编码col1的平均速率col2，并返回结果。因此，获取19003、19083等中所有记录的平均速率。
我看过使用csv模块并将文件读入字典，然后根据zipcode col中的唯一值对字典进行排序，但似乎没
浏览 0提问于2011-03-17得票数 4
回答已采纳
1回答
我正试图从csv文件中找出一周几天内订单的平均值
import pandas as pd
df = pd.read_excel("C:/Users/samer/Desktop/project/online_retail2.xlsx")
df['invoicedate']=pd.to_datetime(df['invoicedate'])
date = df["invoicedate"] = pd.to_datetime(df["invoicedate"]).dt.dayofweek
df["invo
浏览 2提问于2021-01-03得票数 1
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我是Python的初学者。我已经搜索了我的问题，但找不到确切的要求。
我有一个文件夹，其中有多个文件对每个实验测量进行评分。他们的名字遵循一种趋势，例如XY0001.csv，XY0002.csv ... XY0040.csv。我想读取所有这些文件，取所有文件中每列的平均值，以相同的格式存储在'result.csv‘中。
浏览 4提问于2016-11-22得票数 1
我想知道如何通过Python计算每个类别的每一行是高于平均值还是低于平均值？我有一个名为test.csv的csv文件。例如，类别2，我有两个值。首先，我需要计算该类别的平均值，然后每个值是高于还是低于平均百分比。我不知道后者该怎么做。 import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('test.csv') 感兴趣的两列是Category和Totals列： Category Totals estimates
2 2777 043
浏览 52提问于2021-09-12得票数 3
2回答
我有一个数据采集系统，它进行几分钟的测量，生成一个csv文件，包含1000万行和10列。然后，我在Python (csv.reader)中导入这个csv文件，对获取的数字数据执行一组操作(但一次“只有”10000行，否则计算机内存将不堪重负)。最后，我将结果导出到另一个更小的csv文件(csv.writer)中。问题是运行时很长，我想加快速度。当我用记事本打开原始的csv文件时，我看到每个数字有多达16位数，比如0.0015800159870059、12.0257771094508等等。我知道DAQ的准确度最多是0.1%，大多数尾随数字都是噪声。是否有一种优雅的方法可以迫使从一开始就以7-8位
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
对平均2016.csv和平均2017.csv文件中的数据进行排序。只存储来自每个文件的前3个位置。前三个位置数据将存储在一个文件中，命名为top3.csv。头3.csv文件中的每一列都将存储每年的结果。因此，top3.csv文件将包含2016和2017列。
这是平均2016.csv文件的一小部分
这是平均2017.csv文件的一小部分
我在Pandas中使用Python3.8
我不知道该怎么做。我需要对这些文件中的数据进行排序。我只需要存储来自每个.CSV文件的前3个位置。前3位将是平均.CSV文件中的前3位。然后，我必须将每个平均文件中的前3位平均值存储到一个文件中，top3.csv
浏览 2提问于2020-04-10得票数 0
回答已采纳
我有一个关于如何在python中执行这个任务的问题：
我有一个条目数组，如：
例如。
['172.1.21.26','54','1','2','31.15424','12.54464']
['172.1.21.27','12','2','4','31.15424','12.54464']
['172.1.27.34','40','1','1'
浏览 0提问于2012-04-21得票数 2
2回答
我想知道如何通过Python计算特定类别的平均值？我有一个名为demo.csv的csv文件
import pandas as pd
import numpy as np
#loading the data into data frame
X = pd.read_csv('demo.csv')
感兴趣的两列是Category和Totals列：
Category Totals estimates
2 2777 0.43
4 1003 0.26
4 3473 0.65
4 2638 0.17
1 2855 0.74
0 21
浏览 1提问于2016-07-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我对于YTD平均值的可视化有一个问题。
我在excel中有一个数据库，它链接到Power。数据库的格式如下：需要根据数据绘制月平均值和YTD平均值。Power报告有一些切片器，因此需要选择5-6个不同的区域和5-6种不同的型号。
按月平均计算，每个周期的平均周转时间都是一样的。期间主要是一个月，但不是在同一个系统中的一个日历月。P01是十月，P02是十一月，P03是十二月.P12是九月。
因此，需要计算的是切割机仍在工作的YTD平均值：
对于P01，月平均和YTD平均值是相同的。对于P02，月平均是基于为P02报告的所有项目，但YTD平均值是如下: YTD P02 =周转时间之和除以P01和P
浏览 3提问于2019-11-08得票数 0
3回答
必须想出一个建议，用亚马逊的S3和CloudFront作为CDN。其中一件重要的事情是做一个成本估算。我阅读了AWS的网站和论坛，使用他们的计算器，但无法得出最后的数字(大约)，我会有信心的结论。老实说，我混淆了诸如“数据传输”、"GET和其他请求“等术语，以及是否需要在S3和CloudFront上填写详细信息，然后进行总计。
所以需要帮助估计我每月的账单。
我将使用S3来存储文件(大部分是图像)。
我将使用我的S3桶配置云端，以交付内容。
大多数客户(几乎95%)在美国。
平均文件大小:500
每月存储在S3上的平均文件数: 80000 (80K)
每月请求文
浏览 7提问于2013-04-02得票数 21
1回答
考虑一下这个玩具数据框架：
df <- read.table(text = "target birds wolfs
0 21 7
0 8 4
1 2 5
1 2 4
0 8
浏览 2提问于2015-10-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个标准的网页计划(256mb内存)的Django-项目。我的网站的平均加载时间大约是4秒。我配置了大多数关于Django的性能调整(缓存、压缩、服务静态文件...)。所以我只对Apache配置的改进感兴趣。在一个有200kb数据的网站上，4秒的加载时间，需要大约15个请求才能加载，这是不是网页效应的限制，或者我可以显著改善这一点？这是我的httpd.conf现在的样子：
ServerRoot "/home/XXXXXX/webapps/XXXXXX/apache2"
LoadModule dir_module modules/mod_dir.so
Load
浏览 0提问于2012-01-17得票数 2
回答已采纳
我有几个csv文件我提取自(NetCDF格式).It是在线数据我下载(每月降水量网格数据“单元格”145行和139列)我需要求和这些每月.csv文件为每年(超过60年)之间的平均值之间的60总和。
[开始吧！我有一个答案(不是最聪明的，但也是我用过的) PS:如果你有很多数据，你可以创建一个带有日期和聚合的数据框来运行得非常快！
1-作为第一步，我组织了我所有的数据，用字段“数据”为每年创建“曲目”，这是很长的路要走，但它是有效的！
2-然后，我为每个月创建数据框，这里是1940年的第一个月
df1<-read.csv2(file= "./1940-01-01.csv"
浏览 1提问于2019-06-04得票数 0
1回答
我正在设法分析git回购中的日志数据。我已经将数据转储到如下文件中：
"hash","email","date","subject"
"65319af6e","jbrockmendel@gmail.com","2020-11-28","REF-IntervalIndex._assert_can_do_setop-38112"
"0bf58d8a9","simonjayhawkins@gmail.com","2020-11-28&
浏览 4提问于2020-11-29得票数 0
2回答
我的问题是关于一个简单的For循环。我有一个CSV文件，每小时的表现超过4年。问题是我需要一个月的平均产量。因此，我使用每月所有产出的总和除以产出的数量。我的输入文件有以下格式：
power_output
timestamp
2012-01-01 00:00:00 2335.215265
2012-01-01 01:00:00 3097.521354
2012-01-01 02:00:00 3412.639293
2012-01-01 03:00:00 3366.400549
2012-
浏览 0提问于2018-06-25得票数 0
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我在python非常新，需要一些帮助。我试过不同的密码，但似乎都没有用，所以建议会很棒。
我有一个包含大约1500个csv文件的文件夹，每个文件都包含多列数据。我需要获取名为"agr“的第一列的平均值，并将此值保存在另一个excel或csv文件中。如果我也能以某种方式保存文件的名称及其平均值，这样我就可以跟踪它来自哪个文件，那就太好了。文件的名称是crop_city (例如，corn_omaha)。
import glob
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
path = ('C:/test/*.csv'
浏览 1提问于2017-03-17得票数 1
回答已采纳
我有两个csv数据源。在构建模型之前，我需要做一些数据格式化。
===============================================
Datasource 1: Plant.csv
不同植物的特征。
PlantID, INT /
PlantName, STR /
Color, STR /
Size, FLOAT /
Cost, FLOAT /
Category, INT /
Weight, FLOAT /
Expire, INT /
STATUS, INT
数据资源2: 201601.csv，201602.csv，201603.csv.
工厂每月订单销售
Plan
浏览 1提问于2017-09-14得票数 0
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我是python的新手，正在努力为一个类创建一个程序。我们应该在一周内记录每天的降雪量，并将输入四舍五入到小数点后一位，我这样做了：
def main():
print "~*~*~*~*~*~ SNOWFALL LOG ~*~*~*~*~*~"
snowFall = float (raw_input("Enter Snowfall for Day 1: "))
print "Snowfall for Day 1: ", ("%.1f" % snowFall)
snowFall = float
浏览 0提问于2013-02-01得票数 2
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我正在寻找“最佳做法”，当涉及到计算每月平均DAX。理想情况下，我想使用一些在时间智能功能中内置的DAX。
我有一个叫做“总单位”的措施。Total Units = COUNT(Table[UnitId])
表中的每一行表示出售单个单位的时间。
当我把我的总单位和销售日期放在一个条形图中时，我可以看到每个月售出了多少单位。
我现在如何计算每月平均数？
Month Total Units (Sold)
Jan 2019 10
Feb 2019 30
我想要一个度量，告诉我每月的AVG是(10+30)/2 = 20
浏览 5提问于2019-10-07得票数 0
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我有一个电子表格，每次我去商店时，我都要在每一行输入食品杂货。我已经计算了总金额，但现在我想计算一下食品杂货每月的平均成本。
我甚至不知道该从何说起。我已经发布了我的电子表格()。
浏览 18提问于2017-02-24得票数 1
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我的数据库包含了100万个独特的词被输入到我的网站的搜索框中。
它目前包含两列：“搜索术语”(用户请求)和“数量”(在给定月份中对搜索词的请求数量)。该数据库在过去10年中被划分为每月表。平均每月18次。如果没有任何用户请求，一些搜索将丢失几个月的分区。
我希望能够分析任何单个术语，以便使用python快速确定它的前n个最有意义、相关的术语。
由于其大小，生成一个完整的相关矩阵在内存和CPU方面将是浪费的。
哪种dataframe结构和功能最适合在python中进行一对多的比较？这一职能是否需要执行任何降低趋势的措施？
浏览 4提问于2020-08-06得票数 0
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好吧，我只是好奇，如果我在mySQL DB中的唯一数据是所有过去的交易(交易日期、金额等)，那么计算未来X周/月/等的预期收入的公式是什么？
我在考虑取一些平均值和诸如此类的东西，但我想不出一个具体的公式(肯定有类似的东西)来计算一段时间(每周/每月)收入的平均增长，然后将其应用于选定的未来时期，并显示为每周/每月/等等？
有什么建议吗？
浏览 0提问于2010-08-26得票数 0
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SSRS和平均数
、、
我有一份SSRS报告，其中我正在按部门计算平均值。然而，我也想计算每月总平均数和总计平均数如下。如果我在这些组中做任何平均值，它将不会计算期望的值。
谢谢，格雷格
浏览 1提问于2019-11-27得票数 0
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我是Python的新手，在目录上我有两个csv文件
file1.csv
Id place,Date and hour, Value
1,2018.09.17.12.54,200000
2,2018.09.18.14.16,150000
1,2018.09.19.15.06,78000
3,2018.09.17.16.26,110000
2,2018.09.20.13.54,200000
3,2018.09.17.14.16,150000
1,2018.09.21.12.54,200000
file2.csv
Id place,Date and hour, Value
1,2018.09.24.
浏览 0提问于2018-12-04得票数 3
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我有超过30个csv文件，它们具有相同数量的列和行以及相同的名称头。我正在试图计算每个文件的一个列的平均值，并将它们放入一个新文件中，并使用我的csv文件名和计算的平均值。我的数据是这样的：
我使用过列表文件：
estaciones <- list.files(path = "D:/A/",
recursive = T, pattern = "PRCPTOT.csv", full.names = T)
然后我读了csv的文章
estaciones = lapply(estaciones, read.c
浏览 2提问于2021-07-13得票数 1
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我正在用python编写一个代码，其中包含了熊猫的数据，从凌晨12点到凌晨3点，每个月平均每小时的数据值，然后从每个列中减去每个月的平均值。代码从csv文件中读取数据。
样本数据
DateTime C1 C2 C3 C4 C5 V
11/1/2014 0:00 1.12 0.96 1.11 0.95 0.93 4.06
11/1/2014 1:00 1.12 0.96 1.11 0.95 0.93 4.06
11/1/2014 2:00 1.12 0.95
浏览 1提问于2017-03-03得票数 2
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我已经花了一周多的时间来解决这个问题，但我似乎找不到解决方案。一些程序员在帮助我方面做得很好，但不幸的是，还没有人提供对我有效的建议。我将尽可能简单地问同样的问题。
我有很多(超过100个) csv文件。所有csv文件的第一列都是"Datetime“。"Datetime“格式为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS”。每个文件在整个月内每15分钟提供一次数据行(大量数据行)。所有csv文件位于三个单独的文件夹中，每个文件夹具有以下路径：
“C：\Users\Documents\SummaryData\24小时”
"C:\Users\Documents\Summ
浏览 3提问于2016-11-24得票数 0
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