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，‘HPHM’下每个相同的值只出现两次，将结果导出

可以按照以下步骤使用 pandas 处理 csv 文件：

1. 导入 pandas 库
2. 读取 csv 文件并创建 DataFrame
3. 根据 'HPHM' 列进行分组
4. 对每个分组进行操作，计算 'GCSJ' 的差值，取最大和最小值进行计算
5. 将结果导出为 csv 文件

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件并创建 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据 'HPHM' 列进行分组
grouped = df.groupby('HPHM')

# 定义计算差值的函数
def calculate_time_diff(group):
    return group['GCSJ'].max() - group['GCSJ'].min()

# 对每个分组进行操作，计算 'GCSJ' 的差值
result = grouped.apply(calculate_time_diff)

# 将结果导出为 csv 文件
result.to_csv('result.csv')

其中，'data.csv' 是原始的 csv 文件，'result.csv' 是处理后的结果文件。你需要根据实际情况修改文件名和列名。