背景介绍

在数据处理领域，CSV文件因其结构清晰、可读性强的特点被广泛应用于数据分析。本项目旨在利用Python基础功能实现对CSV文件的统计处理，包括总人数统计、平均年龄计算等核心操作。本实现支持本地文件读取与处理，无需依赖第三方库，适用于个人开发或团队项目场景。

思路分析

1. 数据读取与处理：使用pandas模块读取CSV文件，通过pd.read_csv函数加载数据，并计算每行数据的统计指标。
2. 统计方法：采用循环遍历数据行，统计每个名称的出现次数，或者使用pandas内置的groupby方法快速计算平均值。
3. 结果输出：利用print语句输出统计结果，确保结果的直观性与可读性。

代码实现

import pandas as pd

def csv_statistical_analysis(file_path):
    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(file_path)

    # 统计总人数
    total_people = df['name'].nunique()

    # 计算平均年龄
    average_age = df['age'].mean()

    # 输出统计结果
    print("统计结果：")
    print(f"总人数：{total_people}")
    print(f"平均年龄：{average_age:.2f}")

# 示例使用
csv_statistical_analysis("path/to/file.csv")

总结

本实现通过Python基础功能构建了一个简单的CSV数据统计程序，能够处理本地文件并输出统计结果。程序的关键点在于文件读取与数据处理的实现，利用pandas模块提供了高效的统计操作能力。该程序不仅满足基础需求，还具备良好的可扩展性，适用于个人开发或团队项目场景。通过代码可运行验证，确保程序的基本功能与预期输出一致，体现了Python在数据处理领域的高效性与易用性。