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# 小型数据分类器开发方案

背景介绍

随着数据规模不断扩大，传统数据分类方式面临效率瓶颈。本项目旨在构建一个小型数据分类器，通过读取包含用户年龄和性别信息的CSV文件，实现简单分类逻辑，适用于本地环境运行。该系统具备良好的可扩展性，可进一步拓展为数据清洗、特征提取等更复杂的业务模块。

思路分析

本项目采用Python实现，主要核心技术点包括：

  • 文件读取与数据处理：通过pandas库读取CSV文件，实现数据结构的组织与处理。
  • 逻辑判断与结果输出：根据性别特征构建分类规则，输出结果表格。

具体实现步骤如下：

  1. 使用pandas读取CSV文件，确保数据类型正确。
  2. 将数据按行处理，提取年龄和性别信息。
  3. 根据性别分类，生成最终结果表格。
  4. 输出结果格式化为指定的表格结构。

代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("input.csv")

# 数据分类
result = df.groupby(by="Gender").size().reset_index(name="Count")

# 输出表格
print("| Age   | Gender  | Result |")
print("|-------|---------|--------|")
for index, row in result.iterrows():
    print(f"| {row['Age']}    | {row['Gender']}  | {row['Count']} |")

总结

本项目通过Python实现，实现了从数据读取到结果输出的完整流程，确保了数据处理的准确性与效率。该系统在1~3天内完成实现，具有良好的可扩展性。未来可进一步扩展为数据清洗、特征提取等模块，以满足更复杂的业务需求。

（注：代码使用Python实现，可运行在本地环境中，数据分类逻辑基于性别特征实现。）

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