diff --git a/(2)数据统计.py b/(2)数据统计.py
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index 0000000..75825b5
--- /dev/null
+++ b/(2)数据统计.py
@@ -0,0 +1,74 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+# 作者：Halcyon（王思平102201544）
+
+import os
+import pandas as pd
+
+
+def merge_csv_to_excel(folder_path, output_file):
+    # 1、合并所有弹幕csv文件为一个excel文件
+    all_data = pd.DataFrame()
+
+    # 2、遍历文件夹中的所有文件
+    for file_name in os.listdir(folder_path):
+        if file_name.endswith('.csv'):  # 只处理csv文件
+            file_path = os.path.join(folder_path, file_name)  # 获取完整路径
+            print(f"正在读取文件: {file_path}")
+            # 读取csv文件并追加到all_data中
+            df = pd.read_csv(file_path)
+            all_data = pd.concat([all_data, df], ignore_index=True)  # 合并DataFrame
+
+    # 3、将合并后的DataFrame保存到新的excel文件
+    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='xlsxwriter') as writer:
+        all_data.to_excel(writer, index=False, sheet_name='MergedData')
+
+    print(f"所有弹幕csv文件已合并并保存到: {output_file}")
+
+
+def analyze_danmu(input_file, output_file):
+    # 1、分析合并后的excel文件，统计与AI相关的弹幕数量
+    df = pd.read_excel(input_file)
+
+    # 2、假设弹幕内容在名为 '弹幕文本' 的列中
+    if '弹幕文本' not in df.columns:
+        print("弹幕数据列未找到，请检查列名。")
+        print("读取的列名:", df.columns.tolist())  # 打印出读取的列名以帮助调试
+        return
+
+    # 3、定义与 AI 技术应用相关的关键词
+    ai_keywords = ['AI', '人工智能', '机器学习', '深度学习']
+
+    # 4、筛选包含 AI 相关关键词的弹幕
+    filtered_danmu = df[df['弹幕文本'].str.contains('|'.join(ai_keywords), na=False)]
+
+    # 5、统计每种弹幕出现的次数
+    danmu_counts = filtered_danmu['弹幕文本'].value_counts()
+
+    # 6、获取数量排名前8的弹幕
+    top_danmu = danmu_counts.head(8)
+
+    # 7、输出结果到控制台
+    print("数量排名前8的弹幕：")
+    print(top_danmu)
+
+    # 8、将结果写入ai.xlsx文件
+    top_danmu_df = top_danmu.reset_index()
+    top_danmu_df.columns = ['弹幕文本', '出现次数']  # 重命名列
+    with pd.ExcelWriter(output_file, engine='xlsxwriter') as writer:
+        top_danmu_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='TopDanmu')
+
+    print(f"分析结果已保存到: {output_file}")
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    folder_path = '弹幕csv'  # 弹幕csv文件夹路径
+
+    output_folder = 'output'  # 指定输出文件夹
+    if not os.path.exists(output_folder):  # 如果文件夹不存在就创建它
+        os.makedirs(output_folder)
+    output_file = os.path.join(output_folder, '合并弹幕.xlsx')
+    output_ai_file = os.path.join(output_folder, 'ai.xlsx')
+
+    merge_csv_to_excel(folder_path, output_file)  # 合并csv文件为excel
+
+    analyze_danmu(output_file, output_ai_file)  # 分析弹幕数据并保存结果