背景介绍

在数据分析领域，文件读取是数据处理的基础任务之一。通过读取本地文件并展示数据，可以实现对原始数据的可视化处理，从而提升数据探索的效率。核心需求是：
1. 读取本地文件并展示数据（如CSV格式）；
2. 输出表格形式，包含列名和数据内容；
3. 无需依赖外部服务，仅本地环境实现。

思路分析

该项目的核心思路是使用 Python 的 pandas 库实现数据读取与可视化功能。具体步骤如下：
1. 文件读取：通过 pandas.read_csv 读取指定文件（如 data.csv），并指定列名；
2. 数据展示：将读取后的数据以表格形式展示，包括列名和数据内容；
3. 输出格式：使用 print 函数输出表格内容，确保可运行性。

代码实现

import pandas as pd

def display_csv_data(file_path, column_names):
    # 读取CSV文件并展示数据
    df = pd.read_csv(file_path, usecols=column_names)
    print(f"表格内容：\n{df.to_string(index=False)}")

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 示例1：读取data.csv文件
    display_csv_data("data.csv", ["Name", "Age"])

    # 示例2：读取test.csv文件
    display_csv_data("test.csv", ["City", "Population"])

输出结果示例

表格内容：
----------------
Name: 张三 Age: 25
City: 北京 Population: 10000

总结

本项目通过读取本地 CSV 文件并展示数据，实现了文件处理的基本功能。使用 Python 的 pandas 库，能够高效地处理大规模数据，并以直观的方式展示数据内容。该实现依赖本地环境，可独立运行，是数据处理的基础实践。

技术难点总结：
– 文件读取与数据展示的结合实现；
– 列名指定与数据输出格式的灵活控制；
– 本地环境依赖性下的可扩展性。