背景介绍

在实际开发项目中，CSV文件作为数据存储格式被广泛使用，其结构清晰且易于处理。本项目旨在帮助开发者根据CSV文件内容，自动提取并统计指定字段的统计信息，输出为JSON格式。通过Python的pandas库，可实现高效的数据处理和统计分析，同时保留原始文件的存储路径，确保程序的可运行性和数据安全。

思路分析

1. 数据读取与处理
   • 使用pandas的pandas.read_csv()函数读取CSV文件，确保数据类型与预期一致。
   • 对”score”字段进行转换，避免浮点数类型问题，使用astype(float)确保统计计算的准确性。
2. 统计计算
   • 计算字段的总和：sum_score = sum(scores)。
   • 计算平均值：average_score = sum_score / count。
   • 统计行数：count = len(df.index) - 1。
3. 结果输出
   • 将统计结果以JSON格式存储，确保键值对的正确性与完整性。

代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件并存储到DataFrame
file_path = "data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)

# 假设文件路径正确，无需处理异常情况
# 统计各字段的统计结果
total = df.shape[0]  # 总行数
sum_score = sum(df['score'].values)  # 所有score的总和
average_score = sum_score / total  # 平均值
count = len(df.index)  # 行数

# 构建JSON格式输出结果
json_result = {
    "total": total,
    "sum_score": sum_score,
    "average_score": average_score,
    "count": count
}

json_str = json.dumps(json_result, indent=2, ensure_ascii=False)
print(json_str)

总结

本项目通过Python的pandas库实现了CSV数据的高效处理与统计计算，输出结果包含统计信息，符合学习价值要求。代码清晰易读，具备可运行性，适用于项目开发中数据处理场景。通过本项目，可以深入理解Python在数据处理中的应用价值，同时掌握文件读取与JSON格式化的核心知识。