如何使用 csv 文件计算排名帖子中几个人的平均评分？

Question

有这个社区排行榜，我想我会尝试破解它。 在这个实践中，我想

1. 将 1 到 10 个人为谷歌表格中的每个字符选择的评分作为多项选择答案，然后将它们取平均值并将它们粘贴到每个字符上。
2. 根据这些平均值对它们进行排名。

import csv
import math
from collections import Counter
import pandas as pd
import sys
from collections import Counter

def main():
   file = open(sys.argv[1],'r')
   df = csv.DictReader(file)
   newf = list(df)
   gf = convert_to_float(newf)
   sf = pd.DataFrame(gf)
   answer = dict(sf.mean())
   print(answer)

def convert_to_float(lst):
   for b in lst:
    for a,x in b.items():
        if x.isnumeric:
            result = [dict([a,float(x)]) for a,x in b.items() for b in lst]
        else:
            result = [dict([a,x]) for a,x in b.items()]
    return result

main()

问题是，在每次回复中，没有看过角色的人都没有给他们评分，而且我很难将那个空间转换成不会影响我平均水平的东西。 通过仅使用 pandas 框架，我得到难以辨认的答案，例如1.241342432e+79等。我完成这项任务的最简单方法是对 excel 中的所有内容进行平均，然后将最后一列放入排序算法中，但我想尝试编写代码。