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# 脚本实现：读取本地CSV并生成统计报表

背景介绍

为了统计本地文件中的销售额数据，我们需要使用Python的pandas库来读取CSV文件并进行统计分析。该脚本的核心目标是：
1. 读取指定路径的CSV文件；
2. 计算销售额的统计信息；
3. 将结果保存为文本文件。

思路分析

  1. 读取CSV文件：使用pandas的pandas.read_csv函数读取指定路径的CSV文件，确保数据格式正确；
  2. 计算统计信息：统计销售额数据中的总销售额、最低销售额、平均销售额和最大销售额；
  3. 输出结果：将统计结果保存为文本文件，格式为示例所示。

代码实现

import pandas as pd

def annual_sales_report(file_path, output_path):
    # 读取本地CSV文件
    df = pd.read_csv(file_path)

    # 计算统计信息
    total_sales = df['销售额'].sum()
    min_sales = df['销售额'].min()
    average_sales = df['销售额'].mean()
    max_sales = df['销售额'].max()

    # 输出结果
    with open(output_path, 'w') as f:
        f.write("总销售额：$%0.f\n" % total_sales)
        f.write("最低销售额：$%0.f\n" % min_sales)
        f.write("平均销售额：$%0.f\n" % average_sales)
        f.write("最大销售额：$%0.f\n" % max_sales)

    print("统计结果已保存到 %s 文件中。" % output_path)

# 示例调用
file_path = "data/annual_sales.csv"
output_path = "results/annual_sales_summary.txt"
annual_sales_report(file_path, output_path)

总结

通过上述代码实现，我们可以实现以下功能：
– 读取指定路径的CSV文件；
– 计算销售额的统计信息；
– 保存统计结果为文本文件。

该脚本确保了文件读取的正确性，统计信息的准确性，以及结果的格式化输出。运行时只需在终端执行代码即可完成统计任务。

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