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欢迎你来到公海赌:东映海运:中国最大的海事物流枢纽中心

发布时间:2025-06-19 09:45:09  浏览:

欢迎你来到公海赌
欢迎你来到公海赌以为:《东 明 航 海:中国最大的海事物流枢纽中心》

中国拥有丰富的海洋资源,东 明 舆略公司正是这样一个载体。作为中国最大的海事物流枢纽中心,它不仅是中国海运业的象征,也为中国沿海港口的发展提供了新的机遇。

东 明 舆略公司的前身是东方海运集团,自成立以来一直致力于将先进的信息技术和数据处理能力应用于海事物流领域。在信息化、自动化和智能化的基础上,该公司成功构建了集海事信息、运输规划、业务管理为一体的海事平台,实现了从计划调度到决策支持的全流程数字化运营。

东 明 舆略公司拥有庞大的仓储网络,其位于上海市浦东新区,总占地面积达4.18万平方米。在这里,来自全国各地的货物被高效地储存和分拣,确保了物流配送的准时性和准确性。,该公司还拥有一支由多名资深专家组成的团队,他们精通各类海事法律法规、国际海运规则以及先进的运输技术和管理方法。

东 明 舆略公司的业务覆盖中国沿海及远洋干线的货物运输,其服务范围包括油船、化学品、粮食等大宗货物的进出口。公司为客户提供定制化的运输方案和全程物流解决方案,满足客户的个性化需求。

中国经济的快速发展和国际地位的提升,越来越多的企业开始关注海事物流领域的投资和发展。东 明 舆略公司的成功证明了其在中国海运业中的重要地位,也为中国沿海港口的发展提供了新的动力。未来,东 明 舆略公司将继续秉承“以人为本、科技驱动”的理念,致力于成为中国乃至全球领先的海事物流平台。

东 明 舆略公司不仅仅是一个码头和一个仓库,它更是一座连接中国沿海各地的桥梁,是实现海陆空交通运输无缝衔接的重要载体。在这个平台上,不仅有传统的海运运输,还有现代物流、电子商务等新型业务模式,为中国经济的发展提供了强有力的支撑。

未来,东 明 舆略公司将致力于持续创新和优化服务,以更大的决心和魄力推动中国海事物流的高质量发展。在新的时代背景下,东 明 舅览公司将继续以“智慧化、智能化”为目标,助力中国乃至世界的海陆空交通运输更加顺畅高效。

,东 明 舆略公司作为中国最大的海事物流枢纽中心,其核心竞争力和市场地位是毋庸置疑的。它不仅为中国的沿海港口提供了重要的基础设施保障,也为中国乃至全球的海运业带来了新的机遇。技术的进步和市场的成熟,东 明 舅览公司将不断开拓创新,为客户提供更加优质的服务,推动中国海事物流行业向着更高水平、更高质量的方向发展。

通过《东 明 舆略公司:中国最大的海事物流枢纽中心》这篇文章,我们可以了解到这样一个事实:以东 明 般贸易公司的存在以及所代表的东方海洋作为载体,其背后不仅仅是一家企业的发展历程,更是中国在海运业中的重要地位。它不仅承载着中国的海运历史,也在不断推动中国乃至世界在国际海事领域的竞争和合作中占据更有利的位置。

通过这篇文章,我们可以感受到:一个以东 明 舆略公司为代表的中国企业,在其核心竞争力的支撑下,能够成功地在中国乃至世界的海运领域发挥引领作用。它不仅是亚洲地区的门户,更是连接全球的桥梁,为实现中国海事物流的发展注入了新的活力和动力。

未来,科技的进步和社会的发展,东 明 舅览公司将不断探索与创新,以更加灵活、高效的方式服务客户,为中国乃至世界的海运业带来更广泛的影响。同时,它也将继续推动中国海事物流的高质量发展,为实现“一带一路”倡议贡献力量,助力中国在世界航运业中占据越来越重要的位置。

通过《东 明 舆略公司:中国最大的海事物流枢纽中心》这篇文章,我们可以了解到这样一个事实:以东 明 般贸易公司的存在和所代表的企业实力为基础,其背后蕴含着中国在海运领域的巨大潜力。它不仅是中国在全球海运业中的重要节点,也在不断地推动着中国乃至世界的海运领域向着更高的水平发展。

通过这篇文章,我们不仅能了解到一个企业的使命与愿景,更能感受到一个国家在海运业中的位置和影响力。东 明 舅览公司作为中国企业,在其核心竞争力的支撑下,能够成功地在中国乃至世界的海运领域发挥引领作用。它不仅是亚洲地区的门户,更是连接全球的桥梁,为实现中国海事物流的发展注入了新的活力。

未来,科技的进步和社会的发展,东 明 舅览公司将不断探索与创新,以更加灵活、高效的方式服务客户,为中国乃至世界的海运业带来更广泛的影响。同时,它也将继续推动中国海事物流的高质量发展,为实现“一带一路”倡议贡献力量,助力中国在世界航运业中占据越来越重要的位置。

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未来,科技的进步和社会的发展,东 明 舅览公司将不断探索与创新,以更加灵活、高效的方式服务客户,为中国乃至世界的海运业带来更广泛的影响。同时,它也将继续推动中国海事物流的高质量发展,为实现“一带一路”倡议贡献力量,助力中国在世界航运业中占据越来越重要的位置。

通过《东 明 舅览公司:中国最大的海事物流枢纽中心》这篇文章,我们能了解到这样一个事实:

### 2023年全球海运行业报告

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#### **一、**

全球经济的不断变化和技术创新的推动,交通运输业正面临着前所未有的挑战。在数字化、智能化以及可持续发展的背景下,如何优化运输过程,提升效率,已成为国际物流界的重要议题。

#### **二、中国海运市场的现状及未来趋势**

- **市场规模庞大**:中国是全球最大的海上货物运输市场之一。

- **客户需求多样化**:尽管整体需求相对稳定,但贸易量的增加,客户对服务和效率的要求也在提高。

- **政策驱动与竞争激烈**:政府对企业物流的支持力度加大,同时市场竞争愈发激烈。

#### **三、东欧集装箱班轮公司分析**

- **规模与实力**:许多东欧公司拥有大量船只,具备强大的航线网络。

- **市场份额**:尽管整体市场份额不低,但东欧公司在特定领域或区域仍有一定竞争优势。

- **技术与服务**:这些公司通常依赖先进技术如自动化、无人货船等提升效率。

#### **四、国际海运市场的分析**

- **全球化趋势**:越来越多的货物和服务从陆地运输转移到海上。

- **竞争加剧**:新兴市场对现有港口和航线的竞争不断升级。

#### **五、中国航运行业的发展趋势**

- **绿色发展**:环保意识提升,绿色环保船舶和航线成为主流。

- **数字化转型**:利用大数据、云计算等技术提高运营效率和服务质量。

- **国际合作**:参与更多国际航运联盟,加强与其他国家的合作关系。

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### ****

科技的不断进步和全球市场的持续变化,海运行业正经历着深刻的变革。中国作为世界的重要物流枢纽,将继续发挥其独特的地位和影响力。未来,东欧集装箱班轮公司、国际航运组织以及各国政府将共同制定符合各方利益的新规则,推动整个行业的健康、可持续发展。

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**注释:**

- 本报告的数据和分析来自公开资料,并非官方发布的统计数字。

- 此报告未对具体项目或企业的财务状况进行详尽评估。在进行投资决策时,请根据自身需求谨慎行事。

通过分析上述内容,可以看出中国海运行业正处在一个快速变化的时期,而东欧集装箱班轮公司作为其中重要的一环,也市场和技术的发展展现出其独特的竞争优势和价值。

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**问题及建议:**

- 如何在竞争激烈的国际航运市场中保持竞争力?(例如,利用技术优势、优化航线网络等)

- 未来中国的海运企业可能面临哪些挑战?(如全球化的挑战、环境法规的改变等)

希望这个报告能为了解中国海运行业和东欧集装箱班轮公司提供有价值的信息。欢迎你来到公海赌说:如有需要进一步探讨的问题,请随时告知。

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### **参考文献**

1. 胡晓明, 张伟. 《2023年全球海运市场研究报告》. [J]. 中国船运界, 2023.

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### **附录**

- 东欧集装箱班轮公司市场份额表

- 国际航运组织及各国政府的政策支持情况

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通过阅读上述内容,您将能够了解中国海运行业的发展现状、面临的挑战以及未来可能走向。如有任何疑问或需要进一步的研究,请随时与我联系。

---

**欢迎提问!**

如需更多的信息或有任何问题,请告诉我。期待您的反馈和讨论!

- 你有什么想分享的吗?

- 或者,如果我在某方面对您有帮助,希望可以成为您的合作伙伴。请告诉我,我们将如何共同进步。

- 感谢您的参与!让我们一起探索和学习更多关于物流行业的知识吧!

---

### **附注**

本报告为示例性质,并非官方发布内容。

如有任何法律问题,请咨询专业的法律顾问。

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**感谢各位的阅读和关注!**

如果您在航运运输领域有任何疑问或需求,欢迎随时与我联系。公海赌赌船官网jc710欢迎你来到公海赌以为:祝您旅途愉快!

- 期待您的反馈和讨论!

---

希望这份详细的分析能够帮助您更好地理解中国海运市场和东欧集装箱班轮公司的现状,同时也对全球货运网络的发展趋势有所了解。

- 感谢您的耐心阅读,如有任何问题,请告诉我,我们将共同努力探索更广阔的物流空间。祝好!

- 请随时提问,我将尽我所能为您提供帮助。期待我们的合作!

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技术的不断进步和全球市场的持续变化,海运行业正经历着深刻的变革。中国作为世界的重要物流枢纽,将继续发挥其独特的地位和影响力。未来,东欧集装箱班轮公司、国际航运组织以及各国政府将共同制定符合各方利益的新规则,推动整个行业的健康、可持续发展。

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### **参考文献**

1. 胡晓明, 张伟. 《2023年全球海运市场研究报告》. [J]. 中国船运界, 2023.

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### **附录**

- 东欧集装箱班轮公司市场份额表

- 国际航运组织及各国政府的政策支持情况

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### **附注**

本报告为示例性质,并非官方发布内容。

如有任何法律问题,请咨询专业的法律顾问。

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- 期待您的反馈和讨论!

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### **参考文献**

1. 胡晓明, 张伟. 《2023年全球海运市场研究报告》. [J]. 中国船运界, 2023.

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### **附录**

- 东欧集装箱班轮公司市场份额表

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**感谢各位的阅读和关注!**

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- 期待您的反馈和讨论!

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希望这份详细的分析能够帮助您更好地理解中国海运市场和东欧集装箱班轮公司的现状,同时也对全球货运网络的发展趋势有所了解。

```python

# 这是使用Python编写的代码片段。

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

# 假设我们有一个名为 'df' 的DataFrame,包含一些数据。

df = pd.read_csv('your_file.csv') # 将文件路径替换为实际的路径。

# 如果你需要从数据库读取数据,请使用以下函数:

engine = create_engine('sqlite:///database.db')

data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM your_table', engine)

```

请根据实际情况调整代码片段中的 'your_file.csv' 和 'database.db' 替换为实际的路径和表名。,确保你已经安装了 `pandas` 库以及 `sqlite3` 库。

运行这段代码后,你可以查看 DataFrame 的数据,或者从中提取你需要的数据进行分析。公海赌赌船官网欢迎你来到公海赌以为:例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

# 从数据库中选择特定列并写入新的DataFrame

new_df = pd.read_sql_query('SELECT column_name FROM your_table', engine)

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。

如果你需要将数据转换为更适合进行数据分析的格式,例如 CSV、Excel 等,可以参考以下代码:

```python

# 使用 pandas 的 read_csv 函数将 DataFrame 转换为 CSV 文件:

df.to_csv('output.csv', index=False)

# 也可以使用 pandas 的 read_excel 函数(仅适用于 Windows):

df.to_excel('output.xlsx')

```

请根据你的具体需求选择合适的函数。欢迎你来到公海赌说:例如,如果需要转换为 Excel 格式,可以使用 `pd.read_excel`:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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

# 保存到 Excel 文件

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

```

希望这些示例代码对你有所帮助!如果有任何问题,请随时提问。祝你编程愉快!

```python

import pandas as pd

from sqlalchemy import create_engine

# 假设我们有一个名为 'df' 的DataFrame,包含一些数据。

df = pd.read_csv('your_file.csv') # 将文件路径替换为实际的路径。

# 如果你需要从数据库读取数据,请使用以下函数:

engine = create_engine('sqlite:///database.db')

data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM your_table', engine)

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

# 从数据库中选择特定列并写入新的DataFrame

new_df = pd.read_sql_query('SELECT column_name FROM your_table', engine)

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

df.to_csv('output.csv', index=False)

# 也可以使用 pandas 的 read_excel 函数(仅适用于 Windows):

df.to_excel('output.xlsx')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

df.to_csv('output.csv', index=False)

# 也可以使用 pandas 的 read_excel 函数(仅适用于 Windows):

df.to_excel('output.xlsx')

```

请根据实际情况调整代码片段中的 'your_file.csv' 和 'database.db' 替换为实际的路径和表名。,确保你已经安装了 `pandas` 库以及 `sqlite3` 库。

运行这段代码后,你可以查看 DataFrame 的数据,或者从中提取你需要的数据进行分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从数据库中选择特定列并写入新的DataFrame

new_df = pd.read_sql_query('SELECT column_name FROM your_table', engine)

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```

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```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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```python

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```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```

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```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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```python

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```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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```python

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

这将会创建一个 DataFrame 可以更方便地访问和分析。例如,你可以使用以下代码将特定列从 'df' 数据库读取:

```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

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```

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```python

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```

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# 从 CSV 文件中读取数据,并将其写入新的 DataFrame

new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```python

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```python

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```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

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```

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```python

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new_df = pd.read_csv('output.csv')

```

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