Python使用CSV模块与Numpy计算股票数据均值和方差

Python处理CSV文件计算统计量

近期在处理Excel导出的CSV文件时，需要计算某银行历年股价的一系列统计指标，包括均值和方差。

该文件的结构较为简单，部分数据示例如下。

文件包含近七千行数据，核心任务是将其中的股价数据提取出来，存入数组，随后利用numpy模块计算所需的统计值。

此处使用csv模块处理文件，最终实现的代码如下。

import csv
import numpy as np

with open('pingan_stock.csv') as csv_file:
    row = csv.reader(csv_file, delimiter=',')

    next(row)  # 读取首行
    price = []  # 建立一个数组来存储股价数据

    # 读取除首行之后每一行的第二列数据，并将其加入到数组price之中
    for r in row:
        price.append(float(r[1]))  # 将字符串数据转化为浮点型加入到数组之中

print(np.var(price))  # 输出均值
print(np.mean(price))  # 输出方差

首先调用csv的reader方法，其中的delimiter参数用于指定分隔符，默认值即为逗号，因此是否显式指定影响不大。

reader返回一个可迭代对象，需通过for循环进行遍历，部分row的输出结果如下。

执行next(row)旨在读取并跳过第一行标题（即['year','price']），因为后续代码需将字符型数据转换为浮点型以进行计算，若跳过此步，类型转换时将引发错误。在遍历row时，r[1]代表每行的第二个数据项，通过append方法将每一行的第二列数据依次存入数组。遍历结束后，所有第二列数据已成功存入price数组，且均为浮点型。获得该数组后，即可利用numpy模块的mean和var函数分别计算均值和方差。

至此，关于利用Python读取CSV文件并计算某一列均值和方差的介绍已完成，更多Python读取CSV文件相关内容可搜索本站往期文章或继续浏览后续文章，感谢支持。