Alice: 数据科学家
Bob: 航天工程师
Alice: 嗨，Bob！我注意到你们团队最近在进行一些新的航天任务。这些任务产生的数据量一定很大吧？
Bob: 是的，Alice。我们最近的任务涉及到了大量的传感器数据，还有图像数据。处理这些数据确实是个挑战。
Alice: 我们的数据分析平台可以帮助你解决这个问题。我们可以从数据收集开始，一直到数据的分析和可视化。
Bob: 那听起来不错。我们如何开始呢？
Alice: 首先，我们需要收集所有的数据。你可以使用Python的pandas库来读取CSV文件中的数据。比如：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('sensor_data.csv')
print(data.head())
Bob: 然后我们怎么清理这些数据呢？
Alice: 清理数据是关键步骤之一。我们可以使用pandas的dropna方法来删除缺失值，或者用fillna方法填充它们。例如：
# 删除包含任何NaN值的行
cleaned_data = data.dropna()
# 或者用0填充所有NaN值
filled_data = data.fillna(0)
Bob: 接下来我们怎么进行分析呢？
Alice: 我们可以使用numpy进行数学运算，使用matplotlib或seaborn进行可视化。例如，我们可以计算平均值：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
average_values = np.mean(cleaned_data, axis=0)
plt.plot(average_values)
plt.show()
Bob: 太棒了！这样我们就可以更好地理解这些数据了。谢谢你，Alice！
Alice: 不客气，Bob。如果你有任何问题，随时联系我。
