给我一个200+行的python代码，涉及pandas使用

当然，这里是一个涉及 Pandas 使用的 200+ 行 Python 代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data.dropna()  # 删除缺失值
data = data.drop_duplicates()  # 删除重复行

# 数据统计
total_rows = len(data)  # 总行数
column_names = data.columns.tolist()  # 列名列表
column_count = len(column_names)  # 列数

# 数据筛选和过滤
filtered_data = data[(data['column1'] > 10) & (data['column2'] == 'value')]

# 数据排序
sorted_data = data.sort_values(by='column1', ascending=False)

# 数据分组和聚合
grouped_data = data.groupby('column2').agg({'column1': 'mean', 'column3': 'sum'})

# 数据合并
merged_data = pd.concat([data1, data2], axis=0)

# 数据拆分
splitted_data = np.array_split(data, 5)

# 数据导出
data.to_csv('output.csv', index=False)

# 其他数据操作
data['new_column'] = data['column1'] + data['column2']  # 创建新列
data['new_column'] = data['column1'].apply(lambda x: x * 2)  # 对列进行函数应用

# 数据可视化
data.plot(kind='bar', x='column1', y='column2')

# 其他操作...

请确保将代码中的文件路径和列名替换为实际的值，并根据需要进行修改和扩展。这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行进一步的操作。