背景介绍

CSV文件是结构化数据存储格式，每个文件通常包含一行标题和多个数值列。为了高效处理这类数据，我们将使用Python的pandas库进行读取、计算和输出。该过程需要明确列名，确保计算结果的准确性。

思路分析

1. 数据读取：使用pandas.read_csv函数加载包含数字的CSV文件，确保读取正确。
2. 计算平均值：通过df.mean()计算所有行的平均值，自动处理零除法等边界情况。
3. 输出结果：将计算结果以文本格式输出，支持标准输出或文件保存。

代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 计算平均值
average = data.mean()

# 输出结果
print(f"平均值为：{average:.2f}")

总结

本项目通过Python的pandas库实现了CSV数据的高效处理，核心逻辑清晰且可运行。该实现满足本地环境需求，能够直接输出计算结果。数据读取与计算部分均使用了pandas的内置方法，确保代码简洁且易于维护。该算法时间复杂度为O(n)，适用于小型CSV文件。