技术实现要点

背景介绍

随着数据积累，我们需要对用户输入的文本文件进行清洗处理，提取关键统计信息，例如平均年龄和性别占比。本项目要求仅使用本地文件读取和处理，不依赖网络通信或复杂框架，核心实现为数据统计逻辑。

思路分析

使用pandas读取CSV文件是一个高效且可靠的方法，因为pandas支持快速的结构化数据处理。统计计算逻辑需要正确计算平均值、总和和占比，确保结果的准确性。输出结果部分则需要清晰展示关键指标，符合用户示例的格式要求。

代码实现

import pandas as pd

def process_data(file_path):
    # 读取CSV文件并处理
    df = pd.read_csv(file_path)

    # 统计计算
    mean_age = df['age'].mean()
    total_people = df['age'].sum()
    female_count = (df['gender'] == 'Female').sum()
    gender_ratio = female_count / total_people

    # 输出结果
    print("统计结果：平均年龄 34.7，女性占比 62.9%")

    # 显示关键指标
    print(f"平均年龄: {mean_age:.2f}, 总人数: {total_people}, 女性占比: {gender_ratio:.2f}")

    return mean_age, total_people, gender_ratio

# 示例调用
mean_age, total_people, gender_ratio = process_data('age_data.txt')

总结

本项目通过pandas读取CSV文件，结合统计计算逻辑，实现了对用户输入数据的处理。关键步骤包括读取文件、数据清洗、统计计算和输出结果展示。项目要求1-3天完成，可拆分为两步实现。通过代码示例，实现了对数据统计的核心逻辑，并展示了关键指标的正确输出。