[отредактировано для ясности]
При чтении элементов из текстового файла они импортируются как строки, а не числа.Это означает, что если ваш текстовый файл имеет номер 3 и вы читаете его в Python, вам необходимо преобразовать строку в число перед выполнением арифметических операций.
Теперь у вас есть текстовый файл сcolums.Каждый столбец имеет заголовок и коллекцию элементов.Каждый элемент является либо номером, либо нет.Если это число, оно будет правильно преобразовано функцией float, если оно не является действительным числом (то есть, если преобразование не существует), преобразование вызовет исключение, называемое ValueError.
Таким образом, вы просматриваете свой список и элементы, как это было правильно объяснено в более чем одном ответе.Если вы можете конвертировать в float, накопите статистику.Если нет, продолжайте игнорировать эту запись.
Если вам нужна дополнительная информация о том, что такое «печать утки» (парадигма, которую можно возобновить как «лучше попросить прощения, чем разрешение»), пожалуйста, проверьте1012 * Ссылка на Википедию .Если вы попадаете на Python, вы очень часто будете слышать этот термин.
Ниже я представляю класс, который может накапливать статистику (вас интересует среднее значение).Вы можете использовать экземпляр этого класса для каждого столбца в вашей таблице.
class Accumulator(object):
"""
Used to accumulate the arithmetic mean of a stream of
numbers. This implementation does not allow to remove items
already accumulated, but it could easily be modified to do
so. also, other statistics could be accumulated.
"""
def __init__(self):
# upon initialization, the numnber of items currently
# accumulated (_n) and the total sum of the items acumulated
# (_sum) are set to zero because nothing has been accumulated
# yet.
self._n = 0
self._sum = 0.0
def add(self, item):
# the 'add' is used to add an item to this accumulator
try:
# try to convert the item to a float. If you are
# successful, add the float to the current sum and
# increase the number of accumulated items
self._sum += float(item)
self._n += 1
except ValueError:
# if you fail to convert the item to a float, simply
# ignore the exception (pass on it and do nothing)
pass
@property
def mean(self):
# the property 'mean' returns the current mean accumulated in
# the object
if self._n > 0:
# if you have more than zero items accumulated, then return
# their artithmetic average
return self._sum / self._n
else:
# if you have no items accumulated, return None (you could
# also raise an exception)
return None
# using the object:
# Create an instance of the object "Accumulator"
my_accumulator = Accumulator()
print my_accumulator.mean
# prints None because there are no items accumulated
# add one (a number)
my_accumulator.add(1)
print my_accumulator.mean
# prints 1.0
# add two (a string - it will be converted to a float)
my_accumulator.add('2')
print my_accumulator.mean
# prints 1.5
# add a 'NA' (will be ignored because it cannot be converted to float)
my_accumulator.add('NA')
print my_accumulator.mean
# prints 1.5 (notice that it ignored the 'NA')
Приветствия.