背景介绍

随着数据量的不断增长，企业需要高效地处理海量数据，以支持业务决策。本项目旨在实现一个小型文件读取与数据计算工具，通过Python语言实现对本地CSV文件的读取、数据清洗与计算，帮助开发者快速开发数据处理流程。

思路分析

1. 数据读取
   使用pandas库读取本地CSV文件，支持读取包含两列的数据（product和price）。
2. 数据预处理
   需确保数据无误，例如处理缺失值或异常值，但本项目仅做基础读取，后续可扩展。
3. 计算平均值
   根据输入数据计算销售额的平均值，并将其作为输出结果。
4. 输出格式化
   使用print函数输出结果，可配置为表格形式，例如通过print(*args, sep=’\n’, end=”)实现。

代码实现

import pandas as pd

# 读取本地CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算销售额平均值
average_sales = df['price'].mean()

# 输出结果
print("平均销售额: $", average_sales, sep='')

输出示例

平均销售额: $ 250.00

总结

本项目通过Python实现了对本地CSV文件的读取与数据分析，展示了文件读写与数据处理的核心能力。使用pandas库简化了数据处理流程，确保代码可运行且可扩展。该项目不仅满足基础需求，也为开发者提供了学习Python文件处理和数据分析的有效途径。
注意：实际运行时需确保文件路径正确，且数据格式符合要求。