如果有人正在寻找答案，评论中有一些不使用CSV文件的好建议。
在几乎所有情况下，使用CSV以外的东西是最好的，但有时（就像我的情况），这是你必须使用的。有几个解决方案，工作相当不错，这取决于因素。
我找不到解决办法，所以我自己写了。
计算Standard Deviation和Standard Error（以及Confidence Intervals）不需要在RAM中保存所有变量;但是，如果您选择不在RAM中保存它们，则必须读取它们两次。一次计算Mean，第二次计算平均值与平方值之差的总和（有时称为Mean Squares）。有了这两个数字和变量的数量，你可以计算大多数最常见的统计数据。
示例代码：

#!/usr/bin/env python3
import csv
import math

def calc_some_stats(infile, col_idx):
    n, tot = 0, 0
    with open(infile, 'r') as fh:
        reader = csv.reader(fh)
        for row in reader:
            try:
                val = float(row[col_idx])
                n += 1
                tot += val
            except ValueError:
                # Ignore nulls, 'u', and 'nan'
                pass
            pass
        pass
    mean, sum_mean_sq = tot / n, 0
    with open(infile, 'r') as fh:
        reader = csv.reader(fh)
        for row in reader:
            try:
                val = float(row[col_idx])
                sum_mean_sq += (mean - val)**2
            except ValueError:
                pass
            pass
        pass
    variance = sum_mean_sq / n
    standard_deviation = math.sqrt(variance)
    standard_error = standard_deviation / math.sqrt(n)
    return n, mean, standard_deviation, standard_error

n, mean, stdev, sem = calc_some_stats("somefile.csv", 12)