因此，我有一个CSV文件，其中有一个[]地区打印为列，其中包含包含数字数据行;我想为迭代的每列导出一个均值。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('ny_data.csv')
df = pd.DataFrame(data, columns=["Upper Manhattan", "Inwood", "Harlem"])

df.groupby(["Upper Manhattan", "Inwood", "Harlem"])
resultdata = df.groupby([0])

resultdata =\
    ({df.groupby["Upper Manhattan"].mean(),
     df.groupby["Inwood"].mean(),
     df.groupby["Harlem"].mean(),
})

print(resultdata)

字符串
csv文件是由以下各项生成的随机数据：

nydata = pd.DataFrame({"Upper Manhattan" : np.random.randint(low=2000000, high=6000000, size=SIZE), "Inwood" : np.random.randint(low=3000000, high=3800000, size=SIZE), "Harlem" : np.random.randint(low=2300000, high=5000000, size=SIZE)}

型
我希望每个迭代列的返回输出提供每列的单个平均值。在获得此输出后，另一个我不确定的地方是，使用相同的python文件创建一个新的csv文件，其中仅包含每个迭代列的平均输出。
输出结果如下：

Upper Manhattan    3.992766e+06
Inwood             3.397648e+06
Harlem             3.646264e+06
Leonx Hill         1.112454e+07
Astor Row          5.005024e+06
Upper East Side    2.357776e+07
dtype: float64

型
提前感谢，非常抱歉，如果这是所有基本的东西-我是非常新的编程，但 * 一些 * 进展哈哈。我也不知道什么是6 e +07等的意思？