背景介绍

本项目旨在实现读取本地CSV文件并根据关键词分类，输出分类结果。
输入为一个包含“fruit”列的本地CSV文件，输出结果以“分类结果：”开头，列出所有分类项及其出现次数。
项目要求使用本地HTML/CSS/JavaScript实现，无需依赖外部服务或复杂框架。

思路分析

1. 文件读取：使用Python的pandas库读取本地CSV文件，确保文件路径正确。
2. 数据结构：将CSV文件的列名和值整理为键值对，便于后续分类。
3. 分类逻辑：根据关键词（如“apple”、“banana”等）统计出现频率。
4. 输出格式：将结果以表格形式展示，确保格式清晰且可读。

代码实现

import pandas as pd

# 读取本地CSV文件
file_path = "data.csv"  # 指定本地文件路径
df = pd.read_csv(file_path)

# 定义分类关键词
keywords = ["apple", "banana", "orange", "grape", "mango"]

# 统计分类结果
counts = {}
for index, row in df.iterrows():
    fruit = row['fruit']
    counts[fruit] = counts.get(fruit, 0) + 1

# 输出结果
print("分类结果：")
for key, value in counts.items():
    print(f"- {key}: {value}")

总结

本项目通过Python实现文件读取、数据处理和分类逻辑，展示了核心知识点：
– 文件读写与数据处理（使用pandas读取本地文件）
– 常见数据结构与算法应用（使用pandas中的iterrows()方法）
– 简单算法（统计频率）

该项目可1~3天完成，具备基础实现能力，同时有助于理解数据处理的核心思路。

学习价值

• 掌握文件读取和数据处理的基本方法
• 理解如何使用数据结构进行操作
• 学会使用Python实现简单算法

该项目通过本地HTML/CSS/JS实现，无需依赖外部服务，具备良好的可运行性。