如何为不使用panda的个人账户创建每月、季度平均取款金额的新列？

为不使用panda的个人账户创建每月、季度平均取款金额的新列，可以通过以下步骤实现：

首先，确保你已经导入了所需的Python标准库和其他必要的库。
读取个人账户数据，可以使用Python的内置文件读取功能或其他适合的库。
创建一个新的空列，用于存储每月、季度平均取款金额。
针对每个月或季度，计算平均取款金额。具体计算方法可以根据个人账户数据的结构和需求进行调整。例如，对于每月平均取款金额，可以将每月的取款金额相加，再除以该月份的天数或取款次数。
将计算得到的平均取款金额填充到新列中。

以下是一个示例代码，用于实现上述步骤：

# 导入所需的库
import csv

# 读取个人账户数据
with open('personal_account.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

# 创建新列
data[0].append('Average Withdrawal')

# 计算每月平均取款金额
for i in range(1, len(data)):
    monthly_withdrawals = [float(data[i][j]) for j in range(1, len(data[i]))]
    average_withdrawal = sum(monthly_withdrawals) / len(monthly_withdrawals)
    data[i].append(average_withdrawal)

# 将结果写入新文件
with open('personal_account_with_average.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

请注意，上述代码仅为示例，具体实现方式可能因个人账户数据的格式和需求而有所不同。此外，如果数据量较大，可能需要考虑使用更高效的数据处理库或技术。

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