应用所学：一个小项目

这是一个很好的机会，可以汇集 Julia 编程技能。通过完成一个小型、完整的项目，您可以巩固对 Julia 编程特性如何组合的理解，并增强编写自己的 Julia 程序的信心。我们建议进行一个“简单 CSV 数据分析器”项目。此任务设计为初学者易于管理，同时仍能涵盖编程的许多主要方面。

项目：简单 CSV 数据分析器

本项目目标是编写一个 Julia 脚本，从一个简单的逗号分隔值 (CSV) 文件中读取数据，执行一些基本计算，并将一份汇总报告输出到控制台。

设想您有一个名为 student_scores.csv 的文本文件，内容如下：

Name,Subject,Score
Alice,Math,85
Bob,Math,92
Charlie,Math,78
Alice,Science,90
Bob,Science,88
Charlie,Science,82
David,Math,95
Eve,Science,88

您的程序应能实现以下功能：

1. 从 student_scores.csv 文件中读取这些数据。
2. 计算并显示：
   • 已处理的记录总数。
   • 所有条目的平均分数。
   • 获得的最高分数，以及是哪位学生在哪个科目中获得的。
   • 特定科目（例如，“数学”）的平均分数。您可以硬编码科目，或提示用户输入。
3. 以清晰、格式化的方式将这些结果输出到控制台。

核心应用技能

本项目将让您实践并整合课程中涵盖的几个主题：

• 文件输入/输出（第 7 章）： 从文本文件（student_scores.csv）中读取数据。
• 字符串处理（第 2 和第 4 章）： 解析 CSV 文件的每一行（例如，按逗号分隔）。
• 数据类型与转换（第 2 章）： 处理姓名和科目字符串，以及分数的数字。将字符串分数转换为数值类型。
• 集合（第 4 章）： 存储解析后的数据，可能在字典数组或自定义结构体数组中。例如，每条记录可以是 Dict("Name" => "Alice", "Subject" => "Math", "Score" => 85)。
• 控制流（第 3 章）： 使用循环（例如，for 或 while）遍历文件中的行和数据集合。使用条件语句（if-elseif-else）处理诸如查找最高分数或按科目筛选之类的逻辑。
• 函数（第 5 章）： 将代码组织成可重用函数，例如 read_data(filename)、calculate_statistics(records) 和 print_report(stats)。
• 错误处理（第 8 章）： 实现基本的 try-catch 块，特别是针对文件操作（例如，处理文件不存在的情况）。
• 控制台输出（第 7 章）： 使用 println 或 @printf 整齐地显示汇总报告。

建议的开始步骤

1. 准备数据文件： 创建包含上面提供的示例数据的 student_scores.csv 文件，或者创建您自己的类似 CSV 文件。确保它保存在您的 Julia 脚本可以访问的位置。

2. 规划程序结构： 在编写代码之前，思考如何分解问题。您将需要哪些函数？

   • 一个函数，用于读取 CSV 文件并将其内容解析为更可用的数据结构（例如字典数组）。
   • 一个函数，或几个小函数，用于执行计算（记录总数、平均分数、最高分数、特定科目的平均分数）。
   • 一个函数，用于显示结果。

3. 实现文件读取和解析：

   • 首先编写一个以文件名作为输入的函数。
   • 在该函数内部，打开文件。请记住使用 try-catch 块处理文件不存在时可能出现的 IOError。
   • 逐行读取文件。
   • 对于每一行，根据逗号分隔符将其分成几部分（姓名、科目、分数）。
   • 您可能需要跳过标题行。
   • 将分数部分转换为整数（例如，使用 parse(Int, score_string)）。
   • 存储这些解析后的信息。一个不错的选择是数组，其中每个元素都是一个字典（例如，Dict("Name"=>name, "Subject"=>subject, "Score"=>score)）。此函数应返回您的记录集合。

4. 实现数据处理逻辑：

   • 编写一个（或多个）函数，将您的记录集合作为输入。
   • 遍历记录以计算：
     • 记录总数（即您的集合的长度）。
     • 所有分数的总和，然后是平均值。
     • 最高分数，并追踪与之相关联的学生姓名和科目。
     • 特定科目（例如，“数学”）的分数总和，以及“数学”条目的计数，以计算其平均值。

5. 实现报告生成：

   • 创建一个函数，以计算出的统计数据作为输入。
   • 使用 println 或 @printf 以可读格式显示这些统计数据。例如：

     学生分数分析报告
     -----------------------------
     已处理记录总数：8
     平均分数（所有科目）：87.0
     最高分数：David 在数学中获得 95 分
     数学平均分数：88.33
     

6. 编写主脚本逻辑：

   • 在您的主脚本文件中，调用 read_data 函数以获取记录。
   • 将这些记录传递给 calculate_statistics 函数。
   • 将计算结果传递给 print_report 函数。

7. 测试与改进：

   • 运行您的脚本。它是否为您的示例 student_scores.csv 生成预期输出？
   • 测试几种不同情况：如果文件为空（除了标题），会怎样？如果分数不同，会怎样？
   • 如果需要调试并查看中间值，可以在函数内部暂时使用 println 语句。

可选功能增强

在基本版本运行正常后，您可以尝试以下扩展功能：

• 更完善地处理带或不带标题的 CSV 文件： 检测是否存在标题，或允许用户指定。
• 计算更多统计数据： 例如最低分数，或文件中所有独特科目的列表。
• 文件名用户输入： 而不是硬编码 student_scores.csv，使用 readline() 请求用户输入文件名。
• 将报告写入文件： 除了输出到控制台之外，或取代输出到控制台，将报告写入新的文本文件。
• 按学生分组统计： 计算每个学生的平均分数。（这将是字典的一个良好应用）。

与后续学习的联系

本项目使用 Julia 的主要功能来执行常见的数据处理任务。在您完成它的过程中，您可能会注意到一些地方，如果数据量更大或更复杂，更高级的工具可能会更有用。

例如，使用像 DataFrames.jl 这样的包可以大大简化 CSV 数据的读取、解析和处理，本章前面已向您介绍了该包。DataFrames.jl 提供功能出色的且效率高的结构（称为 DataFrame），这些结构专为表格数据设计，并配有用于筛选、分组、连接和汇总数据的大量函数。

完成本项目将为您提供坚实的实践基础。在此之后，您将能更好地理解 DataFrames.jl 等工具是如何在这些主要思想之上构建，从而为数据处理提供更专业的能力。祝您好运，并享受应用您的 Julia 技能！