用Pandas编程处理data.csv文件，要求： （1）数据审核 （2）查看缺失值记录、查看缺失值记录，用多种方法填充NaN（空值），丢弃空值 （3）判断重复值、去除重复值 （4）用Z-SCORE标准化age列，用MaxMin数据归一化orders列。

好的，我会根据您的要求回答这个问题。

首先，我们需要导入 pandas 库，并读取 data.csv 文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，我们可以对数据进行审核，查看数据的基本信息：

# 查看数据基本信息
print(df.info())

# 查看前5行数据
print(df.head())

接下来，我们可以查看缺失值记录，并进行填充或丢弃空值：

# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())

# 用均值填充缺失值
df["age"].fillna(df["age"].mean(), inplace=True)

# 用众数填充缺失值
df["gender"].fillna(df["gender"].mode()[0], inplace=True)

# 丢弃空值
df.dropna(inplace=True)

然后，我们可以检查数据是否存在重复值，并去除重复值：

# 检查重复值
print(df.duplicated().sum())

# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

最后，我们可以用 Z-SCORE 标准化 age 列，用 MaxMin 数据归一化 orders 列：

# Z-SCORE 标准化 age 列
df["age"] = (df["age"] - df["age"].mean()) / df["age"].std()

# MaxMin 数据归一化 orders 列
df["orders"] = (df["orders"] - df["orders"].min()) / (df["orders"].max() - df["orders"].min())

这样，我们就完成了用 Pandas 编程处理 data.csv 文件的要求。