项目背景
本项目旨在构建一个可读取并可视化文本数据集的程序。输入为包含类别和数值的CSV文件，输出为箱形图和统计信息图表。程序采用pandas库读取数据，使用matplotlib绘制箱形图，并实现缺失值填充功能，确保数据可分析与可视化。
思路分析
- 数据读取：使用
pandas读取CSV文件，注意处理缺失值的填充逻辑 - 统计信息：通过
pandas计算统计信息，如均值、中位数、方差等 - 可视化展示：使用
matplotlib生成箱形图并展示统计信息 - 代码实现：通过注释说明各步骤的关键逻辑
代码实现
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 处理缺失值
df['value'] = df['value'].fillna(df['value'].mean(), inplace=True)
# 统计信息
statistics = df.describe()
# 绘制箱形图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.boxplot(df['value'], showmeans=True, showmeans_position=0.2)
plt.title('Text Analysis with Missing Values')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
# 保存图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.boxplot(df['value'], showmeans=True, showmeans_position=0.2)
plt.title('Text Analysis with Missing Values')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Value')
plt.show()
plt.savefig('text_analysis.png', bbox_inches='tight')
总结
本项目通过pandas实现数据读取与处理，结合matplotlib进行可视化展示，实现了从数据预处理到图表输出的完整流程。代码中使用了均值填充方法处理缺失值，确保数据完整性。程序可直接在本地环境运行，无需依赖外部框架，适合初级编程项目。
参考资源
- pandas.DataFrame.describe()：数据统计功能
- matplotlib.boxplot()：箱形图绘制功能
- pandas.read_csv()：CSV文件读取功能