背景介绍

随着数据量的不断增长，统计功能成为处理数据的核心能力之一。本项目实现了一个简单的文件读取与数据统计功能，适用于需要从CSV格式文件中提取数值数据的场景。该功能可直接运行，无需依赖外部框架，且实现简单，适合快速开发和调试。

思思路开

1. 数据读取：使用Python的pandas库读取CSV文件，确保数据格式正确。
2. 统计计算：对score列进行数值统计，计算总和、平均值等指标。
3. 异常处理：设计try-except块，防止读取过程中出现的异常，如文件路径错误。
4. 结果输出：将统计结果以表格形式输出，包含关键统计指标。

代码实现

import pandas as pd

def process_data(file_path):
    try:
        df = pd.read_csv(file_path)
        print("读取成功，数据统计如下：")
        print("总和：", df['score'].sum())
        print("平均值：", df['score'].mean())
        # 输出结果可结合可视化或结果展示
    except Exception as e:
        print("读取数据时出现错误：", e)

# 示例调用
process_data("data.csv")

结束总结

该实现代码能够简单地读取CSV文件并计算数值统计，确保数据处理的准确性与可靠性。通过使用pandas库进行数据处理，实现了高效的数据统计功能。该功能在实际应用中非常实用，能够帮助开发者快速完成数据处理任务。如果需要进一步扩展功能，可以考虑增加数据验证或可视化功能。