张工（数据工程师）：李老师，我最近在研究如何让数据中台更好地支持学院的教学和科研工作。
李老师（学院院长）：这主意不错！我们学院需要一个更高效的系统来处理海量的数据资源。你觉得数据中台能帮上什么忙？
张工：数据中台可以整合来自不同来源的数据，并提供统一的访问接口，这样你们就能轻松获取最新的研究数据了。
李老师：听起来很棒！不过，我们需要确保这些数据是经过清洗和标准化的，这样才能保证研究结果的准确性。
张工：没问题！我们可以使用Python编写脚本来自动清洗和转换数据。比如这段代码：
def clean_data(df):
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
return df
# 示例数据加载
import pandas as pd
data = pd.read_csv('raw_data.csv')
cleaned_data = clean_data(data)
cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
李老师：这个脚本看起来很实用。但是，如何让学院里的学生也能方便地使用这些数据呢？
张工：我们可以设计一个API接口，让学生通过简单的HTTP请求就能获取数据。例如，使用Flask框架搭建一个RESTful API：
from flask import Flask, jsonify, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/get-data', methods=['GET'])
def get_data():
# 加载清洗后的数据
data = pd.read_csv('cleaned_data.csv')
# 返回JSON格式的数据
return jsonify(data.to_dict(orient='records'))
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
李老师：这样一来，学生们可以直接在他们的项目中调用这个API，是不是很方便？
张工：没错！而且，如果你们有新的需求，比如特定领域的数据分析，我们可以进一步扩展功能。比如，利用机器学习模型预测未来的趋势。
李老师：那太好了！希望未来我们能够共同推动数据驱动的研究发展。
