python之计算多个文件的平均值

我是 Python 的新手，我也进行了很多搜索以找到与我类似的问题。我想做类似这个问题中解释的事情 Computing averages of records from multiple files with python

但是，我不想取每个值的平均值(如本例中所有值都是数字)我想取单个列的平均值，但对其他列保留所有相同的值"

例如:

fileA.txt:   
0.003 0.0003 3 Active    
0.003 0.0004 1 Active   
 
fileB.txt:   
0.003 0.0003 1 Active    
0.003 0.0004 5 Active   

我想生成以下输出文件

output.txt 
0.003 0.0003 2 Active    
0.003 0.0004 3 Active 

虽然第 1 列和第 2 列也是数字，但对于 100 个文件中的相同位置，它们将是相同的值。所以我只对第 3 列的 100 个文件中每个元素的平均值感兴趣。

此外，虽然问题中的代码Computing averages of records from multiple files with python用于阅读我的文件。如果你有很多文件，它就没有用了。我该如何优化它？

我设法使用以下代码读取我的文件:

import numpy as np 
 
result = [] 
for i in my_files: 
    a = np.array(np.loadtxt(i, dtype = str, delimiter = '\t', skiprows = 1)) 
    result.append(a) 
result = np.array(result) 

我使用了这个问题 initialize a numpy array 中建议的类似代码

我的每个文件每 4 列大约有 1500 行。我尝试使用 np.mean 但它不起作用可能是因为我的一些数据是字符串类型。

预先感谢您的帮助!

请您参考如下方法:

如果您使用 np.genfromtxt(..., dtype=None) 加载数组，则 genfromtxt 将猜测每一列的 dtype。例如，第三列将被赋予一个整数数据类型。这将使您的数组适合算术。使用 dtype='str' 会产生一个字符串数组，这不适合算术运算。

import csv 
import numpy as np 
import itertools as IT 
my_files = ['fileA.txt', 'fileB.txt'] 
 
vals = None 
for num, filename in enumerate(my_files, 1): 
    arr = np.genfromtxt(filename, dtype=None, delimiter='\t', skiprows=1, usecols=(2,)) 
    print(arr) 
    if vals is None: 
        vals = arr 
    else: 
        vals += arr 
 
meanvals = vals / num 
 
with open(my_files[0], 'rb') as fin, open('/tmp/test.csv', 'wb') as fout: 
    # skip first row 
    next(fin) 
    writer = csv.writer(fout, delimiter='\t', lineterminator='\n') 
    for row, val in IT.izip(csv.reader(fin, delimiter='\t'), meanvals): 
        row[2] = val 
        writer.writerow(row) 

/tmp/test.csv 中的结果如下所示:

0.003   0.0003  2   Active 
0.003   0.0004  3   Active