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# CSV数据处理与可视化项目实现

背景介绍

本项目旨在实现对输入CSV文件的读取、数据解析、本地文件保存以及可视化输出的功能。程序采用Python标准库（os、csv），确保无需依赖第三方工具，仅本地运行可行。程序使用文件路径参数进行参数化操作，支持用户输入输入和输出路径，实现数据处理与可视化的无缝衔接。

思路分析

数据读取与解析

  1. 文件读取：使用csv.reader读取输入文件，保留原始列数据格式。
  2. 数据解析：将读取到的每一行数据转换为列表，保留原始列名和数据。
  3. 文件保存：将解析后的数据保存到本地文件中，确保数据格式与原始文件一致。

可视化输出

  1. 表格可视化：使用matplotlib.pyplot生成动态表格图表。
  2. 数据输出：将处理后的数据保存为CSV文件，保持原有格式。

代码实现

import os
import csv

def process_csv(input_path, output_path):
    """
    处理并保存CSV数据，输出结果到指定路径。
    """
    # 1. 读取输入文件
    with open(input_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = [row for row in reader]

    # 2. 数据保存
    with open(output_path, 'w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        header = [col.strip() for col in data[0]]
        for row in data[1:]:
            writer.writerow([col.strip() for col in row])

    # 3. 可视化输出
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.axis('off')
    ax.set_title("Processed Data")
    ax.imshow(plt.imread('output.csv'), cmap='gray', title='Output Data')
    plt.show()

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    input_path = "input.csv"
    output_path = "output.csv"
    process_csv(input_path, output_path)

总结

本项目实现了以下核心技术点：
1. 文件读写操作：使用Python标准库实现文件读取与写入。
2. 数据处理逻辑：确保原始数据格式与处理后的数据一致。
3. 可视化输出：利用matplotlib生成动态表格图表。

该程序可在1-3天内完成实现，并适用于数据处理项目，具有良好的可扩展性和可读性。

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