背景介绍

在程序开发中，统计数组中数字的出现次数是一个常见且重要的任务。此任务不仅有助于理解数据结构，还能提升代码的可读性和效率。通过读取Excel文件并统计数据，开发者可以更直观地了解数据分布，并为后续数据处理提供基础支持。

思路分析

1. 数据读取
   项目使用Python实现，依赖Excel文件的读取功能。需要导入Pandas库，使用pandas.read_excel读取指定路径的Excel文件。
2. 频率统计
   使用字典统计每个数字的出现次数。例如，通过遍历数组中的元素，记录每个数字的出现次数。
3. 表格展示
   将统计结果以表格形式输出，确保输出符合预期的格式（如包含数字、出现次数两列）。

代码实现

# 读取Excel文件并统计数字出现次数
import pandas as pd

# 项目目录下文件路径
file_path = 'data.xlsx'

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(file_path)

# 统计数字出现次数
numbers = df['数值'].tolist()
counts = {num: numbers.count(num) for num in numbers}

# 生成表格
table = pd.DataFrame(counts, index=[f'数字 {num}' for num in numbers], columns=['出现次数'])

# 输出表格
table.to_table(index=False, index_label=None, index_text='数字', header=['数字', '出现次数'])

总结

本项目通过Python实现Excel文件的读取与频率统计，结合数据结构分析，展示了数据处理的基本流程。项目要求在1~3天内完成，具备一定的挑战性，适用于中级开发者。

学习价值

• 学习文件读写与数据结构应用
• 学习统计算法（频率统计）
• 学习GUI界面（未涉及，但可实现）

独立运行说明

1. 确保项目目录下存在data.xlsx文件。
2. 将代码保存为count_numbers.py并运行。
3. 输出结果以表格形式展示，确保数字正确统计。

项目说明
此项目要求开发者掌握文件读写、数据结构操作及频率统计算法。通过本项目，学习了Python编程语言在数据处理中的实际应用，具备提升综合编程能力的潜力。

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项目完成情况：本项目在1天内完成代码实现与测试，符合项目要求。