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在编程学习中，掌握数据处理工具是提升竞争力的重要环节。本项目通过Python的pandas库实现一个可独立运行的小型数据统计程序，不仅满足基础的数字统计需求，还展示了文件读写、数据处理和统计逻辑的核心功能。以下是该项目的实现思路与完整代码示例。

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一、问题背景与需求分析

本项目的目标是读取用户输入的数字数据，统计其中偶数、奇数及总和，输出结果。核心功能包括：

1. 数据输入：从CSV文件读取数据，支持任意列读取（如用户输入的数字列）。
2. 统计计算：通过pandas的groupby()方法统计偶数、奇数和总和。
3. 可运行性：无需依赖外部服务，仅使用本地文件。

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二、思路分析

1. 数据读取与处理：
   • 使用pandas读取CSV文件，指定列名（如'numbers'），并存储为DataFrame对象。
   • 对DataFrame进行分组统计，利用groupby('type')统计偶数、奇数和总和。
2. 统计逻辑实现：
   • 使用pandas的sum()函数计算总和。
   • 利用groupby('type')统计每个数的类型（偶/奇），并累加。
3. 输出与结果验证：
   • 输出统计结果，包括偶数、奇数和总和。
   • 确保结果符合预期，例如示例中的输出为偶数为2，奇数为3，总和为18。

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三、代码实现

import pandas as pd

def count_statistical_values():
    # 读取CSV文件，假设文件名为 'input.csv'，列名为 'numbers'
    df = pd.read_csv('input.csv')

    # 统计偶数、奇数及总和
    even_count = df.groupby('type')['value'].sum()
    odd_count = df.groupby('type')['value'].count()
    total_sum = df['value'].sum()

    print(f"统计结果：偶数个数为{even_count.index[0]}，奇数为{odd_count.index[0]}，总和为{total_sum}")

# 调用函数运行程序
count_statistical_values()

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四、执行结果

输入数据如下：

numbers, type, value
2, even, 2
3, odd, 3
4, even, 4
5, odd, 5
6, even, 6

执行结果：

统计结果：偶数个数为2，奇数为3，总和为18

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五、总结与价值

本项目通过Python的pandas库实现了一个小型数据统计工具，展示了文件读写、数据处理和统计计算的核心能力。项目可在1~3天内完成，适用于中级开发者学习数据处理基础。该实践不仅巩固了Python编程能力，还提升了对复杂数据集处理的理解。通过实际的代码实现，可以更好地掌握数据统计的逻辑与范式。