一、问题背景介绍

在数据处理项目中，CSV文件常用于存储结构化数据。本项目要求实现一个功能：读取包含姓名和年龄的CSV文件，输出过滤后的结果。通过Python库（如pandas）实现这一任务，可以高效处理多行数据，并支持数据筛选和输出。

二、思路分析

1. 文件读取与数据结构

使用pandas读取CSV文件，可将数据以列表或字典形式存储。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_csv('input.csv')

数据结构支持灵活的索引和处理方式，便于后续过滤操作。

2. 数据处理逻辑

• 过滤逻辑：使用df.loc筛选符合条件的行。例如：

filtered_df = df[df['age'].astype(int) > 20]

此逻辑将年龄大于20岁的人名保留。
– 输出格式：确保输出结果与输入示例一致，可以通过print或open写入文件。

3. 算法应用

此项目需要实现以下算法：
– 数据筛选：根据年龄过滤数据。
– 输出格式：保留原始格式，避免多余行。

三、代码实现

1. 示例代码

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('input.csv')

# 过滤年龄大于20岁的人  
filtered_df = df[df['age'].astype(int) > 20]

# 输出结果  
print("Name,Age")
for index, row in filtered_df.iterrows():
    print(row)

2. 解释与注释

• pandas.read_csv：加载CSV文件，支持多行读取。
• astype(int)：将’age’列转换为整数类型，方便筛选。
• iterrows()：遍历整行数据，输出结果。

四、程序独立运行

1. 需要的环境

确保本地已安装pandas库，可通过以下方式安装：

pip install pandas

2. 本地运行说明

• 将代码保存为read_csv_project.py。
• 在终端运行：

python read_csv_project.py

五、总结与应用

本项目实现了一个基本的CSV数据处理功能，通过pandas实现高效的数据筛选和输出。关键点包括：
– 文件读写与数据处理的结合。
– 常见数据结构的使用（列表/字典）。
– 算法应用（过滤逻辑）。

此项目适合中级以下开发者，能够快速实现小型数据处理功能，同时具备良好的可扩展性和可运行性。