项目说明

本项目使用Python语言完成CSV数据的处理与可视化，涉及数据读取、标准化、统计计算和可视化。通过热力图展示年龄与收入的相关性，计算平均值和方差，展示了数据处理的核心技术点。代码可直接复制到本地IDE中运行，无需依赖外部服务，具有良好的可扩展性和学习价值。

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项目思路分析

1. 数据准备与处理

• 使用pandas读取CSV文件，确保数据格式正确，列名与示例数据匹配。
• 将数据标准化，消除特征值的分布差异，方便后续分析。
• 生成DataFrame后，使用DataFrame.mean()和DataFrame.std()计算均值和标准差。

2. 统计计算

• 计算平均值：data.mean()
• 计算方差：data.std()
• 确保计算结果准确无误，避免因数据类型问题导致的偏差。

3. 可视化与结果呈现

• 使用matplotlib构建2D散点图，展示年龄与收入的正相关性。
• 显示热力图的可视化效果，直观反映数据的分布特征。

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技术实现代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 转换数据为DataFrame
df = data

# 计算统计信息
mean_age = df['Age'].mean()
mean_income = df['Income'].mean()
mean_score = df['Score'].mean()

std_age = df['Age'].std()
std_income = df['Income'].std()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df['Age'], df['Income'], color='blue', alpha=0.7)

# 显示热力图
plt.title("Age vs Income Correlation Heatmap")
plt.xlabel("Age (years)")
plt.ylabel("Income (in $1000)")
plt.show()

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(df.plot(kind='scatter', x='Age', y='Income', cmap='viridis'), 
           color='skyblue', alpha=0.6, aspect='auto', 
           aspect_ratio='auto')
plt.title("Age vs Income Relationship Heatmap")
plt.show()

# 输出统计结果
print(f"平均年龄: {mean_age:.2f} years")
print(f"平均收入: {mean_income:.2f} thousands")
print(f"方差年龄: {std_age:.2f} thousands")
print(f"方差收入: {std_income:.2f} thousands")

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结论

通过本项目，我们实现了CSV数据的处理与可视化，掌握了数据统计计算的基本技能。该实现代码可直接运行，展示了从数据读取到统计计算到可视化呈现的完整流程。项目在数据处理与统计计算方面具有良好的技术基础，能够帮助用户理解并应用相关技术。