【背景介绍】

数据处理是现代数据分析的重要环节，掌握读取本地文件、计算统计量并输出结果的能力，是学习基础数据处理技术的核心能力。本项目通过Python脚本实现读取本地CSV文件、计算所有列的平均值，并输出结果，旨在帮助读者理解数据处理的基本流程与技术栈。

【思路分析】

本项目的核心是利用Python的pandas库实现数据读取与统计分析功能。该过程包括以下关键步骤：
1. 文件读取：使用pandas.read_csv加载本地CSV文件
2. 统计计算：计算所有列的平均值并通过df.mean()方法实现
3. 结果输出：使用print语句输出计算结果

通过本项目，读者可以直观看到数据处理的核心技术，同时掌握如何将数据处理流程迁移到实际应用场景中。

【代码实现】

import pandas as pd

# 读取本地CSV文件  
data = pd.read_csv("data.csv")

# 计算所有列的平均值  
result = data.mean()

# 输出结果  
print("平均值为:", result)

# 示例运行环境要求  
# 1. 确保已安装pandas库（pip install pandas）  
# 2. 文件路径正确，例如："data.csv"  
# 3. 环境变量设置：确保Jupyter Notebook环境已正确配置  

【总结】

本项目通过Python脚本实现了数据处理的核心功能，展示了数据处理的基本技术栈。该过程覆盖了从文件读取到统计计算到结果输出的关键步骤，同时明确了数据处理在实际应用中的重要性。项目在1~3天内可实现完整功能，适合用于学习数据处理的基础知识。