用pandas处理csv中‘HPHM’相同的行，处理方式是用‘HPHM’相同的行中‘GCSJ’对应的较大的时间减去‘GCSJ’对应的较小的时间，并将结果转化为秒，‘HPHM’下每个相同的值只出现两次，将结果导出

可以按照以下步骤处理：

1. 读入csv文件为pandas的DataFrame对象
2. 按照‘HPHM’列进行分组(groupby)
3. 对于每个分组，计算‘GCSJ’列中的最大值和最小值之差，转化为秒，并将结果添加到一个新的列表中
4. 将所有结果合并为一个新的DataFrame对象
5. 将结果导出为csv文件

以下是示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读入csv文件为DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间字符串转化为datetime对象
df['GCSJ'] = pd.to_datetime(df['GCSJ'])

# 定义计算时间差的函数，返回时间差的秒数
def time_diff(group):
    max_time = group['GCSJ'].max()
    min_time = group['GCSJ'].min()
    diff = (max_time - min_time).total_seconds()
    return diff

# 按照‘HPHM’列进行分组，计算时间差
result = df.groupby('HPHM').apply(time_diff).reset_index(name='时间差(秒)')

# 将结果导出为csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)

需要注意的是，上述代码中假设‘GCSJ’列的数据类型为字符串，需要使用`pd.to_datetime`函数将其转化为datetime对象。如果数据已经是datetime对象，则不需要这一步操作。