Python实现CSV指定年份预期寿命均值、最值及对应国家统计

数据集与需求说明 #

• 所用CSV数据集共包含4个字段：Entity（国家实体）、Code（国家编码）、Year（年份）、Life expectancy (years)（预期寿命），总计16000条记录
• 已完成功能：
  • 查询全数据集范围内最低预期寿命对应的年份与国家
  • 查询全数据集范围内最高预期寿命对应的年份与国家
• 待实现功能：支持用户输入指定年份，计算该年度所有国家的平均预期寿命，同时定位该年度预期寿命最高、最低的对应国家及数值，按规范格式输出

原代码待修复问题 #

1. 用户输入的年份默认是字符串类型，未做整数转换，无法和数据集中存储的整数类型年份匹配，筛选逻辑会失效
2. 年份筛选、统计逻辑的执行顺序在输出语句之后，运行时会出现变量未定义错误
3. 缺失指定年份平均预期寿命计算、年度最高/最低预期寿命提取的核心逻辑
4. 存在多余的调试打印语句，会输出冗余的原始数据

补全后完整可运行代码 #

import csv
print("Enter a year to find the average life expectancy for that year: ")
input_year = int(input("\nYEAR: "))


# 筛选指定年份的所有数据
def subset_year(all_data, selected_year):
    year_only = []
    for entity, code, year, expectancy in all_data:
        if year == selected_year:
            year_only.append((entity, code, year, expectancy))
    return year_only

def pr_row(headers, row):
    return ", ".join(f"{label}:{value}" for label, value in zip(headers, row))

data = []
with open(r"C:\Users\X230\Desktop\Python class\life-expectancy.csv") as database:
    reader = csv.reader(database)
    # 读取表头
    parts = next(reader)
    for line in reader:
        entity, code, year, expectancy = line
        # 年份转整数、预期寿命转浮点数存储
        data.append([entity, code, int(year), float(expectancy)])

# 按预期寿命字段取值的排序key函数
def key_year(row):
    return row[3]

# 输出全数据集统计结果
print()
print("The overall max life expectancy is: ", pr_row(parts, max(data, key=key_year)))
print("The overall min life expectancy is: ", pr_row(parts, min(data, key=key_year)))

# 处理指定年份的统计逻辑
year_data = subset_year(data, input_year)
if not year_data:
    print(f"\n未查询到{input_year}年的有效统计数据")
else:
    # 计算年度平均预期寿命
    avg_expectancy = sum(row[3] for row in year_data) / len(year_data)
    # 提取年度最高、最低预期寿命记录
    year_max_row = max(year_data, key=key_year)
    year_min_row = min(year_data, key=key_year)
    # 按要求格式输出
    print(f"\n===== {input_year}年 预期寿命统计 =====")
    print(f"该年度所有国家平均预期寿命：{avg_expectancy:.2f}岁")
    print(f"该年度最高预期寿命所属国家：{year_max_row[0]}，数值为{year_max_row[3]:.2f}岁")
    print(f"该年度最低预期寿命所属国家：{year_min_row[0]}，数值为{year_min_row[3]:.2f}岁")

代码逻辑说明 #

• 对用户输入的年份做整数转换，解决类型不匹配导致的筛选失效问题
• 调整执行顺序，先完成数据筛选、统计计算再执行输出
• 增加空数据判断，避免用户输入不存在的年份时触发除零、取max/min的运行报错
• 数值输出保留2位小数，提升可读性
• 移除了原代码中多余的调试打印语句

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anacostia