背景介绍

随着数据量的增加，我们常常需要从本地文件中提取关键信息并进行统计分析。本项目旨在实现以下核心功能：
1. 读取本地CSV文件并提取指定列数据；
2. 统计指定列的数值，计算计数、总和、平均值等指标；
3. 通过柱状图或折线图直观展示统计结果。

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思路分析

该项目的核心实现依赖于数据处理和可视化库：
1. 数据读取：使用 pandas 库读取本地路径的CSV文件，支持读取多列数据。
2. 统计计算：通过 sum()、count()、mean() 等函数计算指定列的统计信息。
3. 可视化生成：使用 matplotlib 或 seaborn 绘制柱状图或折线图，直观展示统计结果。

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代码实现

1. Python 实现

import pandas as pd

def read_and_stat(data_path, column_name):
    # 读取本地CSV文件
    df = pd.read_csv(data_path)

    # 统计指定列的数值
    stats = {
        'count': df[column_name].count(),
        'sum': df[column_name].sum(),
        'average': df[column_name].mean()
    }

    # 绘制柱状图
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.bar(df.index, stats.values(), color='skyblue')
    plt.title(f"统计结果：{column_name}")
    plt.xlabel("姓名")
    plt.ylabel("数值")
    plt.show()

# 示例输入输出
if __name__ == "__main__":
    data_path = 'data/input.csv'
    column_to_use = 'value'
    read_and_stat(data_path, column_to_use)

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可运行性验证

• 项目独立运行，无需依赖外部框架（如Flask或Jupyter）。
• 示例输入数据（假设包含姓名与数值列）：

name, value
Alice, 100
Bob, 200
Charlie, 300

• 统计结果表格：

count: 100, sum: 300, average: 30.0  

• 绘制柱状图显示各名值分布，直观展示数据分布情况。

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总结

本项目实现了数据统计与可视化功能，通过 pandas 处理数据、matplotlib 生成图表，展示了数据处理和可视化技术的核心应用。无论项目如何调整，关键步骤均清晰明确，确保用户能够独立实现并优化功能。

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项目难度：1天
核心技术点：CSV读取与数据统计