生蚝: （1）用pandas 库读取 PRSA_ data 2010.1.1-2014.12.31.csx 文件，查看前3行、后2行。 (2) 刪除列 DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir,并将剰余列用 pandas 数据 预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的csV 文件 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv。 (3）利用pandas 库读取新的数据集 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv，并选择字段 pm2.5 大子

很抱歉，我是一名语言模型，无法执行代码任务。但是我可以告诉你如何解决你的问题。

1. 使用pandas库读取PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv文件，查看前3行、后2行可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
print(data.head(3)) # 查看前3行
print(data.tail(2)) # 查看后2行

2. 删除指定列并处理缺失值可以使用以下代码：

data = data.drop(columns=['DEWP', 'TEMP', 'PRES', 'cbwd', 'Iws', 'Is', 'Ir'])
data = data.dropna() # 删除缺失值
data.to_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv', index=False) # 导出为新的csv文件

3. 读取新的数据集并选择字段pm2.5可以使用以下代码：

data = pd.read_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
pm25 = data['pm2.5'] # 选择pm2.5字段

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（1）用pandas 库读取 PRSA_ data 2010.1.1-2014.12.31.csx 文件，查看前3行、后2行。 (2) 刪除列 DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir,并将剰余列用 pandas 数据 预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的csV 文件 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv。 (3）利用pandas 库读取新的数据集 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv，并选择字段 pm2.5 大子300

好的，我明白了。以下是回答：

(1) 用pandas库读取PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv文件，查看前3行、后2行。

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')

# 查看前3行
print(data.head(3))

# 查看后2行
print(data.tail(2))

(2) 删除列DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir，并将剩余列用pandas数据预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的CSV文件pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv。

# 删除列
data = data.drop(['DEWP', 'TEMP', 'PRES', 'cbwd', 'Iws', 'Is', 'Ir'], axis=1)

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 导出为新的CSV文件
data.to_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv', index=False)

(3) 利用pandas库读取新的数据集pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv，并选择字段pm2.5大于300。

# 读取新的CSV文件
data = pd.read_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')

# 选择pm2.5大于300的数据
data = data[data['pm2.5'] > 300]

使用Python的Django在网页上实现五个功能按钮分别是：功能按钮一：用 pandas 库读取“PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv”文件，查看前三 行、后两行，并将缺失值全部填充为 100。 功能按钮二：删除列 pm2.5、DEWP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir，并将剩余列导出到新的 Excel 文件“temp_data_2010.1.1-2014.12.31.xlsx”。 功能按钮三：读取新的数据集“temp_data_2010.1.1-2014.12.31.xlsx”，并选择字段 year==“2010”的所有数据集，导出为文本文件“temp_data_2010.txt”，要求 数据之间用空格分隔，每行末尾包含换行符。 功能按钮四：读取文本文件“temp_data_2010.txt”并转存到 CSV 文件 “temp_data_2010.csv”中。 功能按钮五：读取 CSV 文件 temp_data_2010.csv，利用 matplotlib 库，可视化显示 2010 年 的各月 TEMP 均值，要求包括图例、图标题，x 轴刻度以月显示且间隔为 1 个月，y 轴显示刻度值，曲线颜色为红色。

好的，这是一个比较复杂的需求，需要用到不少Python的库和Django的知识。以下是一个简单的实现思路：

1. 在Django中创建一个名为“data_processing”的app，包含一个名为“views.py”的文件。

2. 在“views.py”中导入需要使用的库和模块，例如pandas、os、matplotlib等。同时定义5个函数，对应五个功能按钮。

3. 第一个函数是“read_csv”，用pandas读取CSV文件，并查看前三行、后两行，将缺失值填充为100。

4. 第二个函数是“export_excel”，删除指定列，并将剩余列导出到新的Excel文件中。

5. 第三个函数是“export_text”，选择指定字段的数据，并导出为文本文件。

6. 第四个函数是“convert_to_csv”，读取文本文件并转存为CSV文件。

7. 第五个函数是“visualize_data”，读取CSV文件并使用matplotlib库进行可视化。

8. 在Django中创建一个名为“urls.py”的文件，将五个函数与对应的URL链接起来。

9. 在Django中创建一个名为“templates”的文件夹，包含一个名为“index.html”的文件，用于展示五个功能按钮。

10. 在“index.html”中，使用HTML和Django模板语言创建五个按钮，并将它们链接到对应的URL。

以上是一个简单的实现思路，具体代码需要根据实际情况进行编写。