python对2008~ 2022年的高考数据进行一些简单统计操作，具体分为以下3个目标:1.一本与二本文理科最高分数线、最低的分数线是多少分，相差多少分2.相比2021年，2022年一本文理科与二本文理科变化了多少分3.2008~ 2022年这十五年各科分数线的平均值

Python可以有效地处理这个任务，因为它有许多数据分析库如pandas和numpy可以帮助我们完成统计分析。假设我们有一个包含高考数据的CSV文件，我们可以按照以下步骤进行：

1. **读取数据并初步清洗**:
使用`pandas.read_csv()`函数读取数据，并检查是否有缺失值或异常。

2. **提取目标字段**:
确定哪些列表示总分（例如"语文"、"数学"等科目得分加起来），以及文理科类别和对应的最高、最低线。

3. **计算分数线差**:
对于每一年，分别找出文科和理科的一本和二本分数线，然后计算它们之间的差距（最高分减去最低分）。

4. **比较2021年和2022年的变化**:
提取2021年和2022年的分数线，计算两个年份间的变化量（2022年分数线 - 2021年分数线）。

5. **计算平均分数**:
计算从2008年到2022年，每年每个学科分数线的平均值。

以下是伪代码示例:

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('gaokao_data.csv')

# 假设'year', 'subject', 'type' (文科/理科), 'first_line', 'second_line'是关键列
df['score'] = df['math_score'] + df['english_score'] + ...  # 总分计算

# 1. 分数线差
first_diffs = df.groupby(['year', 'type'])[['first_line', 'second_line']].apply(lambda x: x.max() - x.min())
# ...

# 2. 2021 vs 2022 变化
changes_2021_2022 = df.loc[df.year.isin([2021, 2022]), ['first_line', 'second_line']].groupby('type').mean().diff()
# ...

# 3. 平均分数
average_scores = df.groupby(['year', 'subject', 'type']).mean()['score']
# ...

# 输出结果
print("... 分数线差, 文理科分数线变化, 平均分...")

请注意，实际代码需要根据你的数据集结构调整。如果你的数据存储格式或字段名不同，你需要相应地修改上面的代码。同时，这里没有显示完整的统计结果，你需要进一步处理这些数据以生成最终报告。