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# Python文件读取与数据处理实践

背景介绍

为了实现数据处理流程，我们需要在本地环境中完成文件读取、数据处理逻辑和结果输出。本项目要求开发者实现如下功能：

  1. 读取本地文件路径，如 /data/sales.csv
  2. 计算销售数据的平均值、中位数和最大值
  3. 保存结果到新文件，如 /data/sales_analysis.csv

思路分析

本项目的核心技术点包括：

  1. 文件读写机制：使用Python的文件读写功能来处理本地文件
  2. 数据结构处理：通过列表和字典结构处理数据
  3. 数据统计计算：实现平均值、中位数和最大值的计算逻辑

实现过程中需要考虑以下关键步骤：

  • 读取CSV数据时使用适当的读取方式（如csv.reader或pandas)
  • 处理数据时注意数据类型和缺失值的处理
  • 输出结果时确保格式正确，使用with open进行文件操作

代码实现

# 读取CSV文件并计算统计信息
import csv

# 读取数据
def read_sales_data(file_path):
    with open(file_path, 'r', newline='') as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = [row for row in reader]
    return data

# 计算统计信息
def calculate_stats(data):
    # 假设数据为二维列表（行数为列数）
    stats = {
        'average': sum(column for column in zip(*data)),  # 计算平均值
        'median': (sum(column for column in zip(*data)) / len(data[0])),  # 计算中位数
        'max': max(data[i][j] for i in range(len(data)) for j in range(len(data[0]))),  # 计算最大值
        'min': min(data[i][j] for i in range(len(data)) for j in range(len(data[0]))),
    }
    return stats

# 保存结果到新文件
def write_stats(stats, output_file):
    with open(output_file, 'w', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(['average', 'median', 'max', 'min'])
        for key, value in stats.items():
            writer.writerow([str(value), str(stats[key])])

# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    file_path = '/data/sales.csv'
    output_file = '/data/sales_analysis.csv'

    # 读取数据
    data = read_sales_data(file_path)

    # 计算统计信息
    stats = calculate_stats(data)

    # 保存结果
    write_stats(stats, output_file)

总结

本项目通过Python实现文件读取、数据处理和结果输出功能，展示了以下几个关键点：

  1. 文件读写机制：使用Python的文件读写功能实现本地文件处理
  2. 数据结构处理：通过列表和字典结构处理数据并输出结果
  3. 数据统计计算：实现平均值、中位数和最大值的计算逻辑

项目完成后，开发者可独立运行该程序并验证结果，该实现方式符合中等难度要求，1~3天完成，具备良好的学习价值。通过实际操作，开发者能够掌握文件读写、数据处理和统计分析的基本技能。

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