背景介绍

在数据分析领域，CSV文件作为标准化的数据存储格式成为常见的选择。本脚本通过Python实现基础文件读取与数据处理功能，能够有效地完成本地文件路径的解析与平均值的计算任务。该功能不仅适用于数据清洗场景，也适用于需要处理本地数据集的开发环境，具有良好的可扩展性。

思路分析

本脚本的核心思想是通过文件读取操作，实现对CSV数据的解析与统计。首先需要读取指定文件路径中的数据，然后计算所有行的平均值。在Python中，可以使用内置的open()函数直接读取文件，或者借助pandas库提供的DataFrame对象进行高效处理。以下是实现步骤：

1. 文件读取：使用with open()语句加载指定路径的文件
2. 数据处理：计算所有数值的平均值
3. 结果输出：通过print语句输出计算结果

代码实现

# 读取本地文件路径
file_path = "data.csv"

# 读取文件并计算平均值
with open(file_path, "r") as f:
    data = f.readlines()

# 计算平均值
average_value = sum(int(row.strip()) for row in data) / len(data)

# 输出计算结果
print("计算结果：", average_value)

总结

本脚本实现了从文件读取到计算平均值的核心功能，展示了Python在处理本地数据集时的简洁性。通过使用内置的文件读取方法和简单的数学计算逻辑，实现了数据处理的基本要求。该项目要求在1~3天内完成，核心代码仅包含读取文件和计算平均值的逻辑，确保学习价值。