如何对列表的特定部分使用统计信息

debugcn 发表于 Dev

克里斯蒂安·R

我有一个文本文件，其中包含以下365个条目的缩写列表，每个条目都在一行上。第一个条目代表日期，第二个条目代表道琼斯指数

8/28/2018|26064.01953
8/29/2018|26124.57031
8/30/2018|25986.91992

我正在使用以下代码：

import os
import math
import statistics
def main ():
    infile = open('DJI.txt', 'r')
    values = infile.read()
    infile.close()
    values=values.split("\n")
    values=[value.split("|")for value in values]
    avg = sum([float(l[1]) for l in values])/len(values)
    highest = max([float(l[1]) for l in values])
    lowest = min([float(l[1]) for l in values])
    values.sort(key = lambda x:x[1])
    print(avg)
    print(highest)
    print(lowest)
    print(values)
main()

我在此代码上还要再执行2个任务，首先是找到每月的平均收盘价，而不是全年的平均值。

第二个是对于最高和最低功能，该值的出现日期也应与该值一起显示。

非常感谢您的帮助。

CDJB

使用pandas，可以很容易地实现此功能：

我的输入文件：（请注意额外的月份数据以检查每月平均值）

8/28/2018|26064.01953
8/29/2018|26124.57031
8/30/2018|25986.91992
9/28/2018|26064.01953
9/29/2018|25124.57031
9/30/2018|25986.91992

读取输入文件：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv("input.txt", '|', header=None, names=["Date", "Dow-Jones Value"], parse_dates=["Date"])
>>> df
        Date  Dow-Jones Value
0 2018-08-28      26064.01953
1 2018-08-29      26124.57031
2 2018-08-30      25986.91992
3 2018-09-28      26064.01953
4 2018-09-29      25124.57031
5 2018-09-30      25986.91992

检索统计信息：

>>> df['Dow-Jones Value'].mean() # average
25891.836586666668

>>> df.iloc[df['Dow-Jones Value'].idxmax()] # highest
Date               2018-08-29 00:00:00
Dow-Jones Value                26124.6
Name: 1, dtype: object

>>> df.iloc[df['Dow-Jones Value'].idxmin()] # lowest
Date               2018-09-29 00:00:00
Dow-Jones Value                25124.6
Name: 4, dtype: object

>>> df.sort_values('Dow-Jones Value') # sorted by Dow-Jones Value
        Date  Dow-Jones Value
4 2018-09-29      25124.57031
2 2018-08-30      25986.91992
5 2018-09-30      25986.91992
0 2018-08-28      26064.01953
3 2018-09-28      26064.01953
1 2018-08-29      26124.57031

>>> df.groupby(pd.Grouper(key='Date', freq='M')).mean() # Monthly Averages
            Dow-Jones Value
Date                       
2018-08-31     26058.503253
2018-09-30     25725.169920

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