pythonでのcsvファイルの平均の計算

Question

前提・実現したいこと

csvファイルで、特定の行ごとに列ごとで平均を出したいです。
例えば、
num,a,b,c
1,3,3,4
1,3,3,8
2,7,1,2
3,2,6,8
3,2,4,4
3,6,7,8
7,6,3,2
7,6,7,8
といったcsvファイルがある時
num,a,b,c
1,3,3,6
2,7,1,2
3,2,5,6
7,6,5,5
といった風に書きたいです。

該当のソースコード

read_fp=csv.reader(open("test.csv", "r"))

num = []
for line in read_fp:
num.append(line[0])
num = list(dict.fromkeys(num))

print(num)

for n in num:
a_list = []
b_list = []
c_list = []
for n in read_fp:
print(n)
a_list = np.append(line[1])
b_list = np.append(line[2])
c_list = np.append(line[3])
print(np.average(a_list, np.float32))
print(np.average(b_list, np.float32))
print(np.average(c_list, np.float32))

試したこと

numの番号が飛び飛びになっているため、numのみの配列を作りそれをfor文で回したら、それぞれの列を計算できるのではないかと思い試してみました。
このやり方が正しいのかも、プログラミング初心者のため、わかりません。ご教授お願いいたします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.9.7で実装しています。

Comments

[kkkkknnnnn]

ありがとうございます！！！

Answer 1

import numpy as np

tbl = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', skiprows=1, dtype=int)
result = np.array([tbl[tbl[:,0]==i].mean(axis=0) for i in np.unique(tbl[:,0])])
np.savetxt('result.csv', result, delimiter=',', header='num,a,b,c', fmt=('%d', *('%.2f',)*3))

# result.csv
# num,a,b,c
1,3.00,3.00,6.00
2,7.00,1.00,2.00
3,3.33,5.67,6.67
7,6.00,5.00,5.00

追記

文字列が含まれている場合ではどうしたらいいでしょうか？

import numpy as np

# load
cols = ('num', 'a', 'b', 'c', 'name')
tbl = np.loadtxt(
  'data.csv', delimiter=',', skiprows=1,
   dtype={'names': cols,
          'formats': (*(np.int64,)*4, (np.str_, 10))})

# mean
names = np.unique(tbl['name']).tolist()
tbl = np.array([tbl[n] for n in cols])[:-1].T.astype(int)
result = np.array([tbl[tbl[:,0]==i].mean(axis=0) for i in np.unique(tbl[:,0])])

# save
fmt = ['{:.0f}'] + ['{:.2f}']*3
result = [[fmt[m].format(i) for m, i in enumerate(l)] + [names[n]] for n, l in enumerate(result.tolist())]
np.savetxt('result.csv', result, delimiter=',', header=','.join(cols), fmt='%s')

# result.csv
# num,a,b,c,name
1,3.00,3.00,6.00,aa
2,7.00,1.00,2.00,bb
3,3.33,5.67,6.67,cc
7,6.00,5.00,5.00,dd

一方、Pandas を使うと簡単にできます。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
dfx = df.groupby('num').mean().join(df['name'])
dfx.to_csv('result.csv', float_format='%.2f')

# result.csv
num,a,b,c,name
1,3.00,3.00,6.00,aa
2,7.00,1.00,2.00,bb
3,3.33,5.67,6.67,cc
7,6.00,5.00,5.00,dd

Comments

[kkkkknnnnn]

ありがとうございます。
加えて担ってしまい申し訳ありませんが、文字列が含まれている場合ではどうしたらいいでしょうか？
データの中に文字列が含まれていることを失念していました。

num,a,b,c.name
1,3.00,3.00,6.00,aa
2,7.00,1.00,2.00,bb
3,3.33,5.67,6.67,cc
7,6.00,5.00,5.00,dd

[melian]

あらまぁ、、ちょっと考えてみますね。

[kkkkknnnnn]

本当に申し訳ないです、、
ありがとうございます