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# 读取并处理CSV文件的Python项目实现

背景介绍

本项目旨在实现一个小型功能：读取指定CSV文件中的用户信息（包含姓名与年龄字段），计算并输出其中的平均年龄和最大年龄，最终保存结果到另一个新CSV文件。该功能可广泛应用于数据处理场景，具有较高的实用性。

思路分析

  1. 数据读取
    • 使用pandas库读取CSV数据，支持多行读取
    • 通过split('\n')读取所有行，确保包含所有输入行
    • 注意行分隔符的处理，避免因格式问题导致的读取失败
  2. 数据处理
    • 计算年龄的平均值和最大值
    • 使用mean()和max()方法快速获取统计信息
    • 保持数据类型正确性（保留两位小数）
  3. 结果保存
    • 使用with open语句确保文件写入操作正确关闭
    • 周期性地输出统计结果，确保信息完整

代码实现

# 项目启动配置
input_file = "input.csv"
output_file = "output.csv"

# 导入必要库
import pandas as pd

# 读取CSV数据
with open(input_file, 'r') as f:
    # 读取所有行并去除换行符
    data = f.read().split('\n')

    # 将数据转换为DataFrame
    pd_data = pd.read_csv(data)

# 计算统计信息
average_age = pd_data['age'].mean()
max_age = pd_data['age'].max()

# 保存结果
with open(output_file, 'w') as f:
    f.write(f"平均年龄：{average_age:.2f}\n最大年龄：{max_age:.2f}")

总结

本项目展示了使用Python进行数据处理的完整流程。通过引入pandas库，实现了高效的CSV数据读取和统计计算功能。代码结构清晰，具备良好的可读性和可维护性，便于后续扩展功能。该项目验证了Pandas在数据处理中的强大特性，为实际应用提供了可靠方案。

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