张教授：小李，最近我们学校正在推进科研管理系统的升级工作，听说你对编程很擅长，能不能帮忙设计一个能够整合不同高校科研数据的系统？
李工程师：当然可以！我们可以使用Python语言来构建这个系统。首先，我们需要从各个高校获取科研数据，然后进行清洗和整合。
张教授：那具体怎么操作呢？
李工程师：我们可以用Pandas库来处理数据。比如，第一步是导入必要的库：
import pandas as pd
import numpy as np
接着，我们可以定义一个函数来读取来自不同高校的数据文件：
def load_data(file_path):
return pd.read_csv(file_path)
张教授：听起来不错，但如何确保数据的一致性呢？
李工程师：这需要对数据进行预处理。例如，统一日期格式、填补缺失值等。我们可以使用以下代码示例：
def preprocess_data(df):
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
return df
张教授：那么对于郑州地区的高校数据，我们应该怎样特别处理呢？
李工程师：针对郑州高校的数据，我们可以增加一个筛选条件，只保留郑州地区高校的相关记录。代码如下：
def filter_by_city(df, city):
return df[df['city'] == city]
张教授：这样就能很好地完成数据的整合了吗？
李工程师：是的，最后一步就是将所有处理好的数据保存到一个新的CSV文件中，方便后续分析：
def save_data(df, output_path):
df.to_csv(output_path, index=False)
张教授：非常感谢你的帮助！有了这套流程，我们的科研管理系统将会更加高效。
李工程师：不客气，如果有其他需求随时联系我。
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