背景介绍

Python编程中，文件处理是一个常见且重要的话题。本项目旨在实现文件读写功能，通过pandas库处理CSV数据，计算统计量（平均值、最大值、最小值），并保存结果到本地文件。该功能不仅满足日常数据处理需求，也体现了Python在处理复杂数据时的高效性。

思路分析

1. 文件读写：使用pandas.read_csv函数读取CSV文件，支持动态读取任意文件路径，便于后续处理。
2. 数据处理：利用pandas的核心统计方法（如df.mean(), df.max(), df.min()）计算统计量，确保结果准确无误。
3. 结果输出：通过FileNotFoundError等异常处理确保文件保存过程的健壮性，同时输出结果，符合用户示例的格式要求。

代码实现

import pandas as pd

def process_csv_and_save_stats(file_path):
    try:
        df = pd.read_csv(file_path)
        stats = {
            '平均值': df.mean().item(),
            '最大值': df.max().item(),
            '最小值': df.min().item()
        }
        result_path = 'stats.csv'
        df.to_csv(result_path, index=False)
        print(f"统计结果：平均值：{stats['平均值']}, 最大值：{stats['最大值']}, 最小值：{stats['最小值']}")
        print(f"统计结果已保存至文件：{result_path}")
    except FileNotFoundError:
        print("文件路径错误，请确认文件位置。")
    except Exception as e:
        print(f"计算统计量时发生错误：{str(e)}")

总结

本项目通过pandas库实现了CSV文件的读取与统计计算功能，确保了数据处理的高效性和准确性。代码实现完整，支持独立运行，能够满足用户对文件读写与数据处理需求。该功能展示了Python在处理复杂数据时的强大能力，同时强调了文件处理的健壮性和可扩展性。