编写Python程序处理含文本数据集并计算各国十年平均GDP

我来帮你写一个实用的Python程序，专门处理GDP数据集，计算每个国家十年间的平均GDP，输出格式完全匹配你想要的样式。

完整代码 #

def calculate_country_avg_gdp(file_path):
    # 用字典存每个国家的GDP数据列表，键是国家名，值是对应年份的GDP数值
    country_gdp_records = {}

    # 安全读取文件，自动处理资源释放
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        # 如果你的数据文件有表头，就跳过这一行；没有的话直接删掉下面这句
        next(f)
        
        for line in f:
            # 分割每行数据，处理可能的多余空格
            line_data = line.strip().split(',')
            if len(line_data) != 3:
                continue  # 跳过格式错误的无效行
            
            country, year, gdp_str = line_data
            # 尝试把GDP转成浮点数，跳过无法转换的无效数据
            try:
                gdp = float(gdp_str)
            except ValueError:
                continue
            
            # 把GDP数据添加到对应国家的列表里
            if country not in country_gdp_records:
                country_gdp_records[country] = []
            country_gdp_records[country].append(gdp)

    # 计算平均GDP并整理成目标格式
    output_parts = []
    for country, gdp_list in country_gdp_records.items():
        # 确保是完整的十年数据，如果你允许缺失年份，可去掉这个判断
        if len(gdp_list) == 10:
            avg_gdp = sum(gdp_list) / len(gdp_list)
            # 保留1位小数，和示例格式一致
            output_parts.append(f"{country}: {avg_gdp:.1f}")
    
    # 用空格连接所有结果并输出
    print(' '.join(output_parts))

# 替换成你的实际数据文件路径，比如'gdp_data.csv'
calculate_country_avg_gdp('your_gdp_file.csv')

代码细节说明 #

• 数据存储逻辑：用字典country_gdp_records分类存储每个国家的GDP数据，后续计算平均值非常方便。
• 数据清洗处理：自动跳过格式错误、GDP无法转成数字的行，避免程序崩溃，保证结果准确性。
• 结果格式化：严格按照你给出的示例格式输出，每个国家的平均GDP保留1位小数，用空格分隔所有条目。

适配你的数据格式 #

如果你的数据文件是纯文本（无表头），比如每行是国家 年份 GDP（空格分隔），只需要把代码里的line_data = line.strip().split(',')改成line_data = line.strip().split()即可。

举个数据行的例子：

澳大利亚 2013 1200000000000.0
澳大利亚 2014 1250000000000.0
...（后续8年数据）

运行程序后，就能得到你想要的输出结果啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者D.Ronald