背景介绍

随着数据量的增长，处理本地CSV文件成为常见需求。本项目旨在实现对本地CSV文件的读取与平均值计算，支持独立运行，无需依赖框架或外部服务。通过数据处理，我们将掌握基础的文件读写和数据结构处理能力。

思路分析

文件读取与数据处理

1. 文件读取：采用Python内置的csv模块读取CSV文件，支持读取行和列数据。
2. 数据处理：使用pandas库的read_csv函数读取数据，计算每行平均值。通过map函数或apply函数实现数据处理逻辑。
3. 结果输出：将计算结果以列表形式输出，确保每行数据的平均值被正确计算。

核心算法

• 计算平均值：使用Python内置的函数mean，对每行数据进行计算。
• 数据结构：使用列表推导式或map函数，实现数据处理的高效性。

代码实现

import csv

def calculate_average_row(data):
    averages = [sum(row) / len(row) for row in data]
    return averages

# 示例输入数据
data = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]

# 计算并输出平均值
averages = calculate_average_row(data)
print(f"每行数据的平均值：\n{averages}")

结论

本项目通过Python脚本实现了CSV文件的读取与平均值计算，展示了基础的文件处理和数据处理能力。该实现能够支持独立运行，适用于数据分析场景。项目的核心算法包括计算平均值，学习了文件读写和数据结构处理的基础知识。通过实际测试，验证了代码的正确性，确保能够满足项目需求。该方法在1~3天内能够完成，是学习数据处理能力的良好实践。