用python的pandasku对CSV格式的文件里的某一年份数据进行统计分析操作代码

在Python中，你可以使用Pandas库来进行CSV文件的数据处理和统计分析，Pandasku并不是官方库，可能是某个第三方库的名称。假设你是想用Pandas处理含有年份数据的CSV文件，下面是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 加载CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 确保年份列名已知，这里假设它是 'Year'
year_column = 'Year'

# 检查年份数据是否存在并清洗数据（如有缺失值、非整数等）
if df[year_column].dtype == 'object':  # 如果年份列是字符串
    df[year_column] = pd.to_datetime(df[year_column], errors='coerce').dt.year
else:  # 如果年份列是数值
    pass  # 可能需要进一步检查是否有异常值

# 对指定年份的数据进行统计分析
year_to_analyze = 2023  # 替换为你想要分析的具体年份
filtered_data = df[df[year_column] == year_to_analyze]

# 进行一些常见的统计分析，例如求平均值、计数等
average_value = filtered_data['your_metric'].mean()
count_records = filtered_data.shape[0]

print(f"在2023年的数据中，{your_metric}的平均值是: {average_value}")
print(f"2023年有 {count_records} 条记录")

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