parser.add_argument 把输入的文件经过csv写入进行输出。然后用Pandas打开并画图。写出代码

好的，以下是示例代码：

import argparse
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some CSV files.')
parser.add_argument('input_file', help='Input CSV file path')
parser.add_argument('output_file', help='Output CSV file path')
parser.add_argument('--delimiter', default=',', help='CSV delimiter')
parser.add_argument('--header', action='store_true', help='Use first row as header')
parser.add_argument('--plot', action='store_true', help='Plot data using Pandas')

# 解析命令行参数
args = parser.parse_args()

# 读取输入文件
with open(args.input_file, 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=args.delimiter)
    if args.header:
        header = next(reader)
        data = [dict(zip(header, row)) for row in reader]
    else:
        data = [row for row in reader]

# 写入输出文件
with open(args.output_file, 'w') as f:
    writer = csv.writer(f, delimiter=args.delimiter)
    if args.header:
        writer.writerow(header)
    writer.writerows(data)

# 绘制图表
if args.plot:
    df = pd.read_csv(args.output_file, delimiter=args.delimiter)
    df.plot()
    plt.show()

这段代码使用了 Python 标准库中的 argparse、csv，以及第三方库 Pandas 和 Matplotlib。它可以从命令行读取输入文件、输出文件的路径和参数，然后读取输入文件，将数据写入输出文件，最后使用 Pandas 绘制图表。如果不需要绘制图表，可以不使用 `--plot` 参数。