背景介绍

随着数据量的不断增长，处理大量本地文件已成为Python编程项目的核心需求。本项目要求处理本地CSV文件，输出处理结果，涉及文件读取与数据处理的核心技术。由于数据量较小（仅10个数字），无需考虑外部服务，实现时间在1~3天内即可完成。

思路分析

1. 文件读取与数据处理

Python的pandas库提供高效的CSV文件读取功能。首先导入必要的库，使用pandas.read_csv()读取文件，将数据转换为DataFrame。对于数据处理部分，只需遍历DataFrame的第一列，计算平均值和最小值。使用Python内置的numpy函数np.mean()和np.min()可以快速完成计算，无需外部依赖。

2. 代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data_df = pd.read_csv('data.csv')

# 计算平均值与最小值
average = data_df['data'].mean()
min_value = data_df['data'].min()

# 输出结果
print(f"平均值：{average:.2f}")
print(f"最小值：{min_value:.2f}")

总结

通过本项目的学习，我们掌握了Python中读取CSV文件的基本方法，以及如何高效处理数据并计算统计量。Python的简洁性与可运行性使本项目成为学习数据处理技术的良好实践。代码结构清晰，注释明确，能够有效传达处理流程和结果。这一过程不仅提高了编程能力，也深化了对数据处理技术的理解。