pandas处理CSV文件，处理字段值时只要数值

Pandas是一个强大的数据处理库，对于CSV（Comma Separated Values，逗号分隔值）文件的读取和处理非常方便。当涉及到数值字段时，你可以使用`pandas.read_csv()`函数读取文件，并利用Pandas的数据结构DataFrame进行操作。例如：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 默认情况下，Pandas会自动识别数值类型的字段，如整数(int)、浮点数(float)等
data_numeric = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])  # 包含整型和浮点型

# 对数值字段进行基本统计分析
mean_values = data_numeric.mean()  # 计算平均值
min_max_values = data_numeric.describe()  # 获取描述性统计信息

# 数据清洗，比如填充缺失值
data_numeric.fillna(value=0, inplace=True)