各国健康指标数据查询
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一、分步骤去逐步完善
步骤 1：准备文件
步骤 2：读取文件
逐行解释
步骤 3：处理一行数据
步骤 4：构建年份字典
逐行解析
1. 创建空字典
2. 初始化列索引
3. 遍历年份范围
4. 防止索引越界
5. 转换数据并处理异常
6. 存入字典并更新索引
7. 打印结果
步骤 5：构建全局字典
逐行解析
1. 创建外层字典
2. 遍历文件中的行
3. 分割每行数据
4. 提取国家名称
5. 创建年份字典
6. 存入外层字典
7. 输出结果
步骤 6：查询数据
逐行解析
1. 显示欢迎信息和可查询国家
2. 获取用户输入
3. 查询并输出结果
二、完整代码
一、分步骤去逐步完善
步骤 1：准备文件
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将 CSV 文件
人口增长（年度百分比）.csv放在一个你能记住的位置（比如桌面）。 -
确认文件路径是否正确：
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例如，如果文件在桌面，路径可能是：
r"C:\Users\你的用户名\Desktop\人口增长（年度百分比）.csv" -
代码中需要用
r前缀处理路径中的反斜杠。
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步骤 2：读取文件
# 定义文件路径（替换为你的实际路径）
file_path = r"D:\Python\健康医学数据分析\第6章 文件与数据处理源代码\人口增长（年度百分比）.csv"# 打开文件（使用 with 自动关闭文件）
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:# 读取所有行（每行是一个字符串）lines = f.readlines()print("文件内容示例（前5行）：")for line in lines[:5]:print(line.strip()) # 去掉换行符逐行解释
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file_path = r"..."-
作用：定义文件的完整路径。
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注意：
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r表示“原始字符串”，防止路径中的反斜杠\被错误转义（例如\n会被误认为是换行符）。 -
你需要将路径替换为你的 CSV 文件实际位置。
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with open(...) as f:-
作用：安全打开文件。
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优点：使用
with语句后，文件会在代码块结束后自动关闭，无需手动调用f.close()。
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lines = f.readlines()-
作用：一次性读取文件的所有行，存入列表
lines。 -
结果：
lines是一个列表，每个元素是文件的一行内容（字符串形式）。
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print("文件内容示例（前5行）：")-
作用：输出提示信息，告诉用户接下来要显示文件的前5行内容。
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for line in lines[:5]:-
作用：遍历
lines列表的前5个元素（即文件的前5行）。 -
lines[:5]的含义：列表切片，取从第0个元素到第4个元素（前5行）。
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print(line.strip())-
line.strip()：去掉字符串首尾的空白字符（如空格、换行符\n、制表符\t等）。 -
目的：让输出更整洁，避免每行末尾有多余的换行。
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步骤 3：处理一行数据
# 取一行示例数据（假设是第6行）
sample_line = lines[5].strip() # 去掉首尾空格和换行符
print("原始行数据:", sample_line)# 按逗号分割成列表
parts = sample_line.split(',')
print("分割后的列表:", parts)# 提取国家名称（假设在第一列）
country = parts[0]
print("国家名称:", country)# 提取1960年的数据（假设在第5列，索引为4）
value_1960 = parts[4]
print("1960年数据:", value_1960)-
索引从0开始
Python 中列表索引从 0 开始计数：-
parts[0]→ 第1列（国家名称） -
parts[4]→ 第5列（1960年数据）
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假设数据位置固定
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这段代码假设国家名称在第1列，1960年数据在第5列。
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如果实际 CSV 列顺序不同，需要调整索引。
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潜在错误
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如果行数不足6行（
lines[5]会报IndexError）。 -
如果分割后的
parts列数不足5列（parts[4]会报IndexError）。
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步骤 4：构建年份字典
# 创建一个字典存储年份数据
year_data = {}# 从第5列（索引4）开始，遍历1960~2021年
start_column = 4
for year in range(1960, 2022):if start_column >= len(parts):break # 防止越界# 将字符串转为浮点数（无法转换则设为None）try: