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# 数据处理与统计核心技术实践

背景介绍

在数据处理领域，统计信息的提取与计算是常见的基础任务。CSV文件的三列数据统计与JSON对象的键值统计，分别涉及数据解析、统计计算和结果输出三个核心环节。通过本篇技术博客，我们将学习如何实现这两个典型数据处理任务。

思路分析

CSV文件统计信息

  1. 数据解析
    使用csv模块读取包含用户姓名、年龄和性别三列的CSV文件，确保列名正确无误且数据格式一致。

  2. 统计计算
    计算每个列的总和、平均值和最大值，输出结果格式为”平均年龄”，确保结果准确且符合示例要求。

  3. 输出格式
    通过多行输出，将统计信息以表格形式呈现，提升可读性。

JSON对象键值统计

  1. 数据处理
    使用json模块读取包含键值对象的输入，确保键值类型正确。

  2. 统计计算
    统计键的数量和值的数量，输出结果时保留原始类型（如布尔值、整数）。

  3. 输出格式
    通过多行输出，将统计结果以键值对形式呈现，便于后续分析。

代码实现

1. CSV文件统计信息

import csv

def csv_statistics(file_path):
    with open(file_path, 'r', newline='\n') as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile)
        fields = next(reader)  # 获取列名
        counts = {
            'name': 0,
            'age': 0,
            'gender': 0
        }
        for row in reader:
            name, age, gender = row[0], row[1], row[2]
            counts[name] += 1
            counts[age] += 1
            counts[gender] += 1
        print(f"姓名 | 年龄 | 性别 | 平均年龄")
        for item in counts:
            print(f"{item} | {counts[item]}")

2. JSON对象键值统计

import json

def json_statistics(json_input):
    data = json_input
    counts = {
        "name": 0,
        "age": 0,
        "isStudent": 0
    }
    for key, value in data.items():
        counts[key] += 1
    print(f"name | age | isStudent")
    for item in counts:
        print(f"{item} | {counts[item]}")

总结

通过本篇博客的学习，我们不仅掌握了数据处理的基本方法，还深入理解了统计计算的核心思想。无论是CSV文件的统计信息还是JSON对象的键值统计，都需要关注数据的结构、计算的准确性以及输出的格式。这些实践不仅提升了编程能力，也帮助我们在数据处理领域建立扎实的基础。

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