《用 Python 解锁数据洞察力：CSV 文件分析与列均值计算实战指南》

《用 Python 解锁数据洞察力：CSV 文件分析与列均值计算实战指南》

一、引言：从数据到洞察，Python 如何成为分析利器

在数字化时代，数据已成为驱动决策的核心资源。无论是企业运营、科研实验，还是个人项目，CSV（Comma-Separated Values）文件作为最常见的数据存储格式之一，承载着海量信息。而 Python，凭借其简洁的语法与强大的生态系统，已成为数据分析的首选语言。

从我多年的开发与教学经验来看，掌握如何高效处理 CSV 文件，是每一位 Python 使用者迈向数据分析世界的第一步。本文将通过一个实战案例，带你从基础语法出发，逐步构建一个可复用的 CSV 分析工具，并深入探讨其中的最佳实践与优化技巧。

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二、准备工作：环境搭建与数据准备

1. 安装必要库

我们将使用 Python 标准库中的 csv 模块，以及更强大的第三方库 pandas。建议使用虚拟环境进行项目管理：

pip install pandas

2. 示例数据

假设我们有一个名为 data.csv 的文件，内容如下：

Name,Math,Physics,Chemistry
Alice,85,90,78
Bob,72,88,95
Charlie,90,85,80
Diana,88,92,85

目标是计算每一门课程的平均分。

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三、方法一：使用原生 csv 模块处理数据

这是最基础的方式，适合初学者理解数据读取与处理的流程。

import csv

def calculate_column_averages(file_path):
    with open(file_path, newline='') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        totals = {
   
   }
        counts = {
   
   }

        for row in reader:
            for key, value in row.items():
                if key == "Name":
                    continue
                totals[key] = totals.get(key,