访问数据文件(见图2-4) 中读取营养成分数据，并输出如图2-5所示的营养成分表。 营养成分表 项目 每100克 营养素参考值 能量 2553.00 g 30% 蛋白质 29.20 g 49% 脂肪 51.70 g 86%

访问数据文件并读取其中的营养成分数据通常涉及以下几个步骤：

1. 打开或连接到数据源：首先，你需要确定数据存储的位置，可能是CSV、Excel或其他结构化的文本文件。如果你的数据是以XML或JSON格式存在，你可能需要解析相应的库。

2. 加载数据：使用适当的语言库，比如Python的`pandas`或`csv`模块，或者Java的`java.io`和`java.nio`包，加载数据到内存中形成DataFrame或列表等数据结构。

3. 遍历数据：找到包含营养成分的那一列或几列，这通常是通过列名或索引来定位的。

4. 计算营养素参考值百分比：对于每一条记录，计算当前营养成分占每日推荐摄入量的百分比。这通常需要用到外部的营养参考数据库，或者预设的标准。

5. 输出结果：创建一个新的表格结构，包括项目名称、营养成分值以及对应的百分比，然后按照指定的格式打印或保存到另一个文件，如CSV或HTML。

举个简单的Python示例：

import pandas as pd

# 假设df是一个包含营养成分数据的Pandas DataFrame
df = pd.read_csv("nutrient_data.csv")

def calculate_percentage(row):
    daily_recommendation = get_daily_recommended_intake(row['项目'])
    return (row['每100克'] / daily_recommendation) * 100

df['营养素参考值'] = df.apply(calculate_percentage, axis=1)
print(df[['项目', '每100克', '营养素参考值']])