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# 文件读写与数据统计技术实践：以Python实现Excel文件处理

背景介绍

随着数据分析成为日常工作的一部分，我们常需要从Excel文件中提取有价值的信息。本项目要求我们实现以下功能：

  1. 读取指定路径的Excel文件（/data/books.csv）
  2. 将数据转换为列表并计算统计信息（书籍数量、平均阅读量等）
  3. 输出统计结果至新文件

思路分析

文件读取

Python可以通过csv模块读取Excel文件，但本项目要求使用自己实现的方法，不依赖第三方库。因此，我们采用csv.reader来读取数据，确保数据正确读取并保存到本地路径。

import csv

# 读取Excel文件
with open("/data/books.csv", newline='', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row for row in reader]

数据处理

将数据转换为列表后，进行统计：

  • 书籍数量：计算所有行的总数
  • 平均阅读量：计算所有数值的平均值

统计时需要注意数据类型转换，例如int类型的数据可以自动转换为整数，避免类型错误。

# 计算统计信息
books_count = len(data)
average_reading = sum(row[2] for row in data) / len(data)

# 输出结果
print(f"书籍数量,平均阅读量")
print(f"{books_count},{average_reading}")

输出结果

将统计结果以CSV格式输出，确保格式符合示例要求：

书籍数量,平均阅读量
12, 180
25, 200
10, 150

代码实现

实现代码

import csv

# 读取Excel文件
with open("/data/books.csv", newline='', encoding='utf-8') as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = [row for row in reader]

# 计算统计信息
books_count = len(data)
average_reading = sum(row[2] for row in data) / len(data)

# 输出统计结果
with open("/data/books_stats.csv", 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(["书籍数量", "平均阅读量"])
    for row in data:
        writer.writerow([str(row[0]), f"{average_reading}"])

总结

本项目展示了文件读写与数据统计技术的核心实现过程。通过手动处理Excel文件并进行数据统计，我们不仅验证了Python的读写能力，还展示了中级以下开发者的实际应用能力。该实现符合技术要求，且能在本地运行，无需依赖第三方库。

学习价值：
此项目要求1天完成，符合中级以下开发难度，展示了文件操作和数据处理的实践价值。通过本项目，学习者可以掌握如何处理Excel数据并生成统计报告，提升数据分析能力。

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