利用python。用Pandas编程处理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，我会根据你的要求来回答你的问题。首先，我们需要先导入 Pandas 库并读取 csv 文件：

import pandas as pd

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

接下来，我们可以按照下面的步骤进行数据审核：

# 显示数据前5行
print(df.head())

# 显示数据的基本统计信息
print(df.describe())

# 查看数据的列名
print(df.columns)

# 查看数据的形状
print(df.shape)

接下来，我们可以使用 Pandas 提供的函数来查看缺失值记录并填充空值。例如，我们可以使用 `isnull()` 函数来查看缺失值记录：

# 查看缺失值记录
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

我们可以使用多种方法来填充 NaN（空值），例如使用 `fillna()` 函数来填充空值：

# 使用平均值填充空值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 使用中位数填充空值
df.fillna(df.median(), inplace=True)

# 使用众数填充空值
df.fillna(df.mode().iloc[0], inplace=True)

# 丢弃空值
df.dropna(inplace=True)

接下来，我们可以使用 Pandas 提供的函数来判断重复值并去除重复值。例如，我们可以使用 `duplicated()` 函数来判断重复值：

# 判断重复值
print(df.duplicated())

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

最后，我们可以使用 Z-SCORE 标准化 age 列并使用 MaxMin 数据归一化 orders 列。例如，我们可以使用 `apply()` 函数来对 age 列进行标准化：

# Z-SCORE 标准化 age 列
df['age'] = df['age'].apply(lambda x: (x - df['age'].mean()) / df['age'].std())

我们可以使用 `apply()` 函数来对 orders 列进行数据归一化：

# MaxMin 数据归一化 orders 列
df['orders'] = df['orders'].apply(lambda x: (x - df['orders'].min()) / (df['orders'].max() - df['orders'].min()))

以上就是利用 Pandas 编程处理 csv 文件的基本步骤。希望能帮助到你！