1. 背景介绍

在本地环境中，用户需要将本地存储的CSV文件中的用户数据（包含age和income列）处理并计算平均值。该程序的核心功能是：
– 读取本地CSV文件
– 计算用户年龄与收入的平均值
– 输出结果

该项目要求在本地环境中运行，无需依赖框架，因此实现方式需依赖文件处理和数据结构。

2. 思路分析

2.1 数据处理的核心算法

1. 文件读取：使用CSV读取工具（如csv模块或pandas读取器）逐行解析数据。
2. 数据结构应用：
   • 使用列表存储数据行，便于后续遍历和计算。
   • 使用字典存储用户信息（name、age、income）。
3. 平均值计算：
   • 对age和income列的数值进行求和并除以总行数。
   • 输出结果的格式化要求为average_income和average_age，输出结果需保留两位小数。

2.2 文件处理的关键步骤

• 文件路径处理：确保输入文件路径正确，避免路径错误。
• 错误处理：处理空行或无效字段，防止程序崩溃。
• 数据清洗：验证数据格式（如name、age、income的类型是否一致）。

3. 代码实现

# 读取本地用户数据并计算平均值
import csv

# 读取CSV文件并存储到列表中
with open('users.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    users = list(reader)

# 计算年龄与收入的平均值
average_income = sum(user['income'] for user in users) / len(users)
average_age = sum(user['age'] for user in users) / len(users)

# 输出结果
print(f"average_income = {average_income:.2f}")
print(f"average_age = {average_age:.2f}")

4. 总结

本程序通过以下核心算法和数据结构的应用实现了功能：
– 使用CSV读取工具处理本地文件，确保数据的准确性和完整性。
– 利用列表存储数据行，便于后续计算和遍历。
– 通过字典存储用户信息，实现灵活的数据处理。
最终输出结果精确计算平均值，满足用户需求。

学习价值点：
– 文件处理逻辑的实现（读取、解析、存储）。
– 数据结构的应用（列表与字典）。
– 本地环境运行环境的实现。