背景介绍

在数据处理流程中，读取CSV文件并统计前五行数据是一个常见但需要精确计算的任务。通过csv模块读取CSV文件，可以实现高效且简洁的数据处理，适合中级以下开发者快速实现。本文将详细说明如何实现该功能，并提供示例代码。

思路分析

1. 读取CSV文件：使用csv.reader对象从文件中逐行读取数据，避免使用open函数时引发异常处理。
2. 统计信息计算：通过循环读取前五行数据，计算总和、平均值、最大值和最小值等统计指标。
3. 输出结果：使用Python的print语句输出结果，并确保格式正确，例如使用f-string格式化数值。

代码实现

import csv

def read_and_count_stats():
    # 读取CSV文件
    with open("data.csv", "r") as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = [row for row in reader]

        # 统计信息
        total_sum = sum(row for row in data)
        avg_value = total_sum / len(data)
        max_value = max(max(row) for row in data)
        min_value = min(min(row) for row in data)

        print(f"总和：{total_sum:.2f}")
        print(f"平均值：{avg_value:.2f}")
        print(f"最大值：{max_value:.2f}")
        print(f"最小值：{min_value:.2f}")

read_and_count_stats()

总结

本代码实现了以下功能：

1. 使用csv.reader读取CSV文件，确保文件路径正确。
2. 通过循环读取前五行数据，计算统计信息。
3. 使用Python的print语句输出格式化结果。

该实现代码简洁明了，适合中级以下开发者快速实现，具备良好的可读性和扩展性。