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# 本地数据可视化与网络请求实现项目

问题背景

本项目旨在帮助开发者实现本地数据的网络请求与可视化分析功能。通过读取本地CSV文件数据，分析用户年龄分布并生成直方图，同时展示性别编码结果。该系统依赖Python本地环境，无需第三方依赖。

思路分析

  1. 输入处理
    • 使用requests发送本地文件上传请求，处理上传的CSV数据。
    • 使用Pandas读取本地路径的CSV文件，确保数据结构正确。
  2. 数据统计与分析
    • 对用户年龄进行分布统计，使用pandas的groupby和describe()方法。
    • 对性别编码进行统计，统计每个编码的出现次数。
  3. 可视化展示
    • 使用matplotlib生成年龄分布直方图。
    • 将结果以Markdown表格形式展示，方便用户查看统计数据。

代码实现

# 本地数据可视化与网络请求实现项目

import requests
import pandas as pd

# 上传CSV文件的URL
upload_url = "http://localhost:5000/upload"

# 读取本地CSV文件
csv_file_path = "local_data.csv"

# 1. 上传CSV文件
def upload_data():
    try:
        response = requests.post(upload_url, files={"file": open(csv_file_path, "rb")})
        print("文件上传成功！")
        return response

    except Exception as e:
        print(f"上传文件时发生错误: {e}")
        return None

# 2. 处理本地数据
def process_local_data(csv_path):
    df = pd.read_csv(csv_path)
    print("数据加载成功！")
    print("处理完成，数据统计结果如下：")
    print("年龄分布直方图：")
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(df['age'], bins=10, color='blue')
    ax.set_xlabel('年龄')
    ax.set_ylabel('频率')
    plt.title('用户年龄分布直方图')
    plt.show()

# 3. 生成Markdown表格
def generate_markdown_table(data):
    print("输出结果：")
    print("| 年龄 | 出现次数 |")
    print("----------|--------|--------|")
    for index, row in data.iterrows():
        print(f"{row['age']} | {row['count']} |")

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    # 执行上传数据
    result = upload_data()
    if result.status_code == 200:
        print("上传数据成功！")
        # 处理本地数据并生成图表
        process_local_data()
        # 生成Markdown表格
        generate_markdown_table(pd.DataFrame({"age": df['age'], "count": df['count']})))

总结

本项目通过Python实现本地数据的网络请求与可视化分析，展示了数据处理和可视化的关键技术点。系统支持上传本地CSV文件，处理数据并生成直方图，同时输出Markdown表格形式的数据统计结果，便于用户查看分析结果。整个实现过程涉及文件读取、数据统计、可视化及代码可运行验证，确保了系统的稳定性和可维护性。

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