所给数据是北京某高校2007到2024年的资产数据，其中一个为总账，另外单独分出了用于教学、后勤、行政方向的账目数据。综合使用numpy、pandas、matplotlib。完成以下分析： 对总账进行分析 （1）绘制逐年新增资产的投入（图形自定，要能说明情况） 程序设计思路：

为了对北京某高校2007年至2024年资产数据进行综合分析，并按照总账以及教学、后勤、行政三个方向进行区分，你可以遵循以下程序设计思路：

1. **数据加载**:
使用`pandas`库的`read_csv`函数，从CSV文件中加载数据到DataFrame，假设文件名为'data.csv'：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('data.csv')

2. **数据预处理**:
- 检查并清理缺失值或异常值。
- 将时间列转换为日期格式，便于后续的时间序列分析：

     data['date'] = pd.to_datetime(data['year'], format='%Y')

3. **分组与计算**:
- 使用`groupby`函数按年份和方向（如'teaching', 'logistics', 'administration') 分组：

     grouped_data = data.groupby(['date', 'direction']).sum()

- 计算每年各方向新增资产：

     asset_growth = grouped_data.diff().reset_index()

4. **可视化**:
- 使用`matplotlib`创建折线图展示逐年新增资产。例如，对于总账：

     total_assets_growth = asset_growth[['date', 'total_assets']]
     ax1 = total_assets_growth.plot(kind='line', x='date', y='total_assets', title='年度总资产增长')

- 为每个方向分别绘制类似图表：

     for direction, sub_df in grouped_data.groupby('direction'):
         sub_df.plot(kind='line', x='date', y='assets', ax=ax1.twinx(), label=direction)

- 添加标题、轴标签及图例。

5. **交互式展示**:
如果需要更直观地查看趋势，可以考虑使用`seaborn`库的`lineplot`或`catplot`，或者`plotly`库进行交互式展示。

6. **保存结果**:
最后，别忘了保存生成的图表或将其显示出来供进一步研究。