小明：嘿，小华，我们最近要为河南省建立一个数据中台系统。你对这个项目有什么想法吗？
小华：嗯，我认为我们可以先确定一些核心需求。首先，我们需要一个强大的数据集成平台来收集来自不同部门的数据。
小明：对，这很重要。我们可以用Python中的Pandas库来进行数据清洗和整合。例如，下面这段代码可以用来读取CSV文件并进行基本的数据清洗：
import pandas as pd
def load_and_clean_data(file_path):
# 加载数据
data = pd.read_csv(file_path)
# 清洗数据（例如，删除缺失值）
cleaned_data = data.dropna()
return cleaned_data
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小华：太好了，接下来我们应该考虑如何高效地处理这些数据。我们可以使用Apache Spark这样的框架来实现分布式计算。
小明：没错，Spark非常适合大数据处理。这里有一个简单的例子展示如何使用PySpark来处理数据：
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName('data_processing').getOrCreate()
# 加载数据
df = spark.read.csv('path/to/your/data.csv', header=True, inferSchema=True)
# 数据处理示例：过滤特定条件的数据
filtered_df = df.filter(df['age'] > 30)
# 显示结果
filtered_df.show()
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小华：最后，为了更好地支持决策制定，我们还需要一个数据分析和可视化模块。我们可以使用Plotly或Matplotlib这样的工具来创建图表。
小明：确实，这样可以直观地展示数据趋势。这里有个简单的Plotly例子：
import plotly.express as px
fig = px.line(filtered_df.toPandas(), x='date', y='value', title='河南省某项指标的趋势')
fig.show()
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