揭秘：Python 求平均值的不传之秘，轻松搞定数据分析

2023-05-21 04:30:46

Python 求平均值：数据分析的必备技能

在数据分析和统计计算中，求平均值是一项必不可少的技能，能够帮助您深入了解数据趋势和模式。掌握了这项技能，您将能够轻松应对各种数据分析和统计任务。

一、Python 求平均值的两种常用方法

1. 使用 sum() 函数和 len() 函数：

def average(numbers):
    """计算列表中元素的平均值

    Args:
        numbers: 要计算平均值的列表

    Returns:
        列表中元素的平均值
    """

    total = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    return total / count

2. 使用 statistics 模块：

import statistics

def average(numbers):
    """计算列表中元素的平均值

    Args:
        numbers: 要计算平均值的列表

    Returns:
        列表中元素的平均值
    """

    return statistics.mean(numbers)

二、Python 求平均值的扩展技巧

除了上述基本方法外，Python 还提供了其他计算平均值的技巧：

1. 计算加权平均值：

加权平均值考虑了每个元素的重要性或权重。例如，计算学生作业的平均分时，可以根据作业的重要性给予不同的权重。

def weighted_average(numbers, weights):
    """计算列表中元素的加权平均值

    Args:
        numbers: 要计算平均值的列表
        weights: 各个元素的权重

    Returns:
        列表中元素的加权平均值
    """

    total = 0
    total_weight = 0
    for i in range(len(numbers)):
        total += numbers[i] * weights[i]
        total_weight += weights[i]

    return total / total_weight

2. 计算移动平均值：

移动平均值在时间序列分析中很有用，它计算特定时间窗口内的平均值，随着窗口移动，平均值也不断更新。

def moving_average(numbers, window_size):
    """计算列表中元素的移动平均值

    Args:
        numbers: 要计算平均值的列表
        window_size: 移动窗口的大小

    Returns:
        列表中元素的移动平均值
    """

    moving_averages = []
    for i in range(window_size - 1, len(numbers)):
        window = numbers[i - window_size + 1: i + 1]
        moving_averages.append(sum(window) / window_size)

    return moving_averages

三、Python 求平均值在数据分析中的应用

求平均值在数据分析中有着广泛的应用：

1. 计算学生成绩的平均分：

import csv

def calculate_average_score(filename):
    """计算学生成绩的平均分

    Args:
        filename: 学生成绩数据文件

    Returns:
        学生成绩的平均分
    """

    scores = []
    with open(filename, 'r') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        for row in reader:
            scores.append(float(row[1]))

    return sum(scores) / len(scores)

2. 计算股票价格的平均值：

import pandas as pd

def calculate_stock_price_average(filename):
    """计算股票价格的平均值

    Args:
        filename: 股票价格数据文件

    Returns:
        股票价格的平均值
    """

    stock_prices = pd.read_csv(filename)
    return stock_prices['Close'].mean()