如何用简洁Pythonic代码计算CSV文件中high列的平均值？

我来帮你搞定这个问题！先看看你现有代码里的小bug，再给你几个简洁、符合Python风格的解决方案～

首先修正你现有代码的问题 #

你写的代码里，循环计算了high = int(row['high'])，但没有把这个值添加到highs列表中，导致最后highs是空的，执行sum(highs)/len(highs)会报错。修正后的基础版本如下：

import csv

with open('2010-Jan-June.csv', 'r', encoding='utf8', newline='') as f:
    highs = []
    for row in csv.DictReader(f, delimiter=','):
        highs.append(int(row['high']))  # 关键：把high添加到列表
print(sum(highs)/len(highs))

更Pythonic的简洁方案 #

方案1：用生成器表达式节省内存（适合大文件） #

不需要显式构建完整列表，用生成器逐行读取计算，内存占用更低，同时避免空文件除以0的风险：

import csv

with open('2010-Jan-June.csv', 'r', encoding='utf8', newline='') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    total_high = 0
    count = 0
    for row in reader:
        total_high += int(row['high'])
        count += 1
print(total_high / count if count > 0 else 0)

方案2：一行搞定的pandas方案（最简洁） #

如果可以使用第三方库，pandas处理CSV数据堪称神器，一行代码就能完成计算，还自动处理空值、类型转换等细节：

import pandas as pd

# 读取CSV并直接计算"high"列的平均值
print(pd.read_csv('2010-Jan-June.csv')['high'].mean())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ArchivistG