Как читать в файлах данных, выполнять расчеты и затем формировать таблицу - PullRequest
Новая
       49

Как читать в файлах данных, выполнять расчеты и затем формировать таблицу

0 голосов
/ 30 марта 2019

Я пытаюсь отсортировать некоторые данные Stroop от 20 участников в 20 различных файлах .csv. Мне нужно рассчитать средние значения и стандартные отклонения для их времени реакции, а также процентное соотношение, сравнивая конгруэнтные и неконгруэнтные условия. Все это нужно положить в таблицу. У меня возникли проблемы с чтением файлов и сохранением правильных элементов. Например, я запустил приведенный ниже код, и он выглядел нормально, однако моя переменная времени реакции не совсем правильная. Если бы кто-то мог помочь с любым из элементов, которые я описал, я был бы очень благодарен! 

import os
import glob
import numpy as np

os.chdir('/Users/ameliashelton/Documents/Year 3 /Programming/stroop/data')
path = '/Users/ameliashelton/Documents/Year 3 /Programming/stroop/data'

rts = []

for file in sorted(os.listdir(path)):
    print (file)
    f = open (file, 'r')
    f.readlines()
    for line in f.readlines():
        trialnum, rt =  line.split(',')
        rt = float(rt)
        rts.append(rt)


rts = np.array(rts)

rt_mean = rts.mean()
rt_std = rts.std()

rt_ntrials = len(rts)

#print in correct format 
print("RT Mean : {:.3f}seconds".format(rt_mean))
print("RT Std : {:.3f}seconds".format(rt_std))
print("Num RTs : {}".format(rt_ntrials))

это вывод, который я сейчас получаю: -> P01.csv P02.csv P03.csv P04.csv P05.csv P06.csv P07.csv P08.csv P09.csv P10.csv P11.csv P12.csv P13.csv P14.csv P15.csv P16.csv P17.csv P18.csv P19.csv P20.csv RT Среднее: наносекунды RT Std: наносекунды Количество RT: 0 <- </p>

файл данных содержит заголовки: триал (1-120), colour_text (цвет), colour_name (цвет), условие (конгруэнтное / неконгруэнтное), ответ (цвет), rt (время реакции), верное (true / false)

...