背景介绍

在数据分析中，CSV文件是常见的数据存储格式，包含数字、字符串等混合数据类型。本项目通过读取本地文件，计算所有数字的平均值并输出结果，旨在掌握pandas库在数据处理中的核心功能。该过程不仅涉及文件读取技术，还涉及数据清洗、计算统计指标等核心编程能力。

思路分析

1. 文件读取技术
   使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，确保数据格式正确，自动识别列名和数据类型。文件路径需严格配置，避免外部依赖。

2. 数据计算能力
   利用pandas内置的sum和len方法计算所有数字的总和与数量，避免手动实现复杂逻辑。通过过滤数据集（如filtered_dataframe）简化计算过程。

3. 输出结果展示
   使用print语句输出计算结果，确保输出格式与示例一致。通过变量名命名和注释说明，提升代码可读性。

代码实现

import pandas as pd

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

# 计算平均值
average = data['column_name'].mean()

# 输出结果
print(f"平均值为: {average:.4f}")

总结

本项目通过pandas实现CSV文件的读取与平均值计算，展示了数据处理技术的核心实践。关键步骤包括：文件读取操作、数据类型处理、统计计算逻辑与结果输出。项目验证了pandas在本地环境下的高效性，同时明确了数据处理中的关键知识点。通过本项目，不仅掌握了pandas的使用方法，还提升了对数据处理流程的理解。