科研实验数据统计与可视化工具产品系统

高校植物分子实验室的胁迫实验会产生多批次、多字段的原始数据，常见问题是字段不统一、缺失值处理随意、图表风格不一致，导致组会汇报和论文投稿反复返工。该项目针对这一场景，建立从原始表到可发表图表的固定流程，减少重复劳动和人为错误。

项目包含四个模块：一是数据合并，读取多个 CSV/Excel 并按处理组、时间点、重复编号对齐；二是清洗，统一字段与单位、剔除异常值、标记缺失；三是统计，计算均值、标准误并完成组间比较；四是出图，生成柱状图、箱线图和时间进程图，自动添加误差棒和显著性字母，输出 PDF/PNG 与可复现脚本。

Python 3.10 + pandas 做数据层，NumPy 做统计计算，Matplotlib 做绘图。代码按读取、清洗、统计、绘图四步拆成函数，参数集中在配置文件；输出目录按图号命名，脚本可直接重跑。交付附运行说明和数据字典。