小李：老王，最近我们在青海那边的科研项目需要处理大量环境监测数据，你有什么建议吗？

老王：你们用的是什么系统？有没有考虑用Python来做数据预处理？

小李：我们是用了一个本地的科研系统，但数据量太大，效率不高。Python能帮忙吗？

老王：当然可以！我们可以用Pandas来处理数据，再结合NumPy做数值计算，这样效率会高很多。

小李：那具体怎么操作呢？能给我一个例子吗？

老王：当然可以，下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('qinghai_data.csv')
# 显示前5行数据
print(data.head())
# 计算平均值
mean_value = data['temperature'].mean()
print(f'平均温度: {mean_value}')
    

小李：这个代码看起来很实用！那如果数据量很大怎么办？

老王：可以考虑分块读取，或者使用Dask库来处理大规模数据，它支持并行计算。

小李：明白了，谢谢你的帮助！

老王：不客气，如果有问题随时找我！