Go中用map统计频次须显式初始化并避免零值误判，整数除法需转float64防精度丢失，CSV解析要手动类型转换并处理换行符与空格，格式化输出优先用fmt.Printf控制对齐。
用 map 做频次统计时别漏掉零值初始化
Go 没有自动初始化 map 元素的习惯，直接对不存在的 key 执行 ++ 会 panic。比如统计字符串切片中各元素出现次数，不能写成：
counts[word]++（此时
counts 是空 map[string]int）。必须先判断或直接用“零值友好”写法：counts[word] = counts[word] + 1——因为读取未存在的 key 会返回
int 零值 0，再加 1 就是正确计数。
常见错误现象：panic: assignment to entry in nil map，说明你忘了 make(map[string]int)；或者结果全为 0，说明你用了 if counts[word] != 0 { ... } 这类逻辑，误把零值当作“未出现”。
- 始终用
make(map[KeyType]ValueType)显式初始化 - 计数统一用
m[k]++或m[k] += 1，不要前置判断 - 若需区分“未出现”和“出现 0 次”，改用
map[KeyType]*ValueType或额外布尔 map
求平均值、中位数时注意整数除法陷阱
Go 的 int / int 是整除，5 / 2 得 2，不是 2.5。做统计分析必须提前转成浮点类型。中位数还要注意切片长度奇偶：排序后取中间一个（奇数）或中间两数平均（偶数）。
示例：对 []int{1, 3, 2, 4} 求中位数，得先 sort.Ints(data) 变成 [1 2 3 4]，再算 float64(data[1]+data[2]) / 2.0 → 2.5。如果直接用 int 算，(data[1]+data[2])/2 是 2，丢精度。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
- 平均值一律用
float64(sum) / float64(len(data)) - 中位数先排序，索引用
len(data)/2和(len(data)-1)/2安全取中（兼容奇偶） - 避免在中间步骤混用
int和float64，转换越早越好
用 encoding/csv 读 CSV 做汇总时小心字段类型和换行符
CSV 不自带 schema，csv.NewReader 读出的全是 []string。数字字段如 "42" 必须手动 strconv.Atoi 或 strconv.ParseFloat；若某行含换行符（如 Excel 导出的多行单元格），默认 csv.Reader 会报错 unexpected newline。
解决办法是设置 reader.FieldsPerRecord = -1（允许变长）并启用 LazyQuotes: true，同时用 strings.TrimSpace 清理首尾空格——否则 " 42 " 转整数会失败。
- 数值字段务必用
strconv显式转换，别信“看起来像数字” - 设
reader.Comma = '\t'可读 TSV；设reader.TrimLeadingSpace = true省去手动 trim - 遇到
parse error on line X，先检查该行是否含未闭合引号或真实换行符
终端简单展示用 fmt.Printf 对齐比拼接字符串更稳
想打印带列对齐的统计表（如 “user_a | 127 | 89.3%”），别用 str1 + " | " + str2 ——宽度难控，中文字符还会错位。用 fmt.Printf 的宽度控制最直接：
fmt.Printf("%-10s | %5d | %6.1f%%\n", name, count, pct)其中 %-10s 左对齐占 10 位，%5d 右对齐占 5 位，%6.1f 浮点数总宽 6、小数 1 位。
容易踩的坑：中文字符在终端通常占 2 列，但 fmt 按 Unicode 码点数算宽度（一个中文是 1），导致实际显示错位。若数据含中文，要么统一用等宽字体环境，要么改用 golang.org/x/text/width 包测真实显示宽度——不过简单内部工具，建议先限制输入为 ASCII。
- 优先用
fmt.Printf格式化，不用字符串拼接 - 列宽预留余量，比如用户 ID 最长 20 字符，设
%-25s - 百分比记得补
%%，单个%会被当成格式符解析
