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数据处理与工作流管理：CSV 操作与 Drake 工具使用

在数据处理过程中，CSV（逗号分隔值）文件是一种常见的数据格式。对 CSV 文件进行清洗、转换和合并等操作是数据预处理的重要环节。同时，管理数据工作流以确保操作的可重复性和高效性也至关重要。本文将介绍常见的 CSV 数据清洗操作，以及如何使用 Drake 工具来管理数据工作流。

常见的 CSV 数据清洗操作

1. 数据转换示例

在处理数据时，有时需要将 HTML/XML 数据转换为 JSON 再转换为 CSV 格式。以下是一个示例表格，展示了部分转换后的数据：
| border | surface |
|---------|----------|
| 3.2 | 0.44 |
| 4.4 | 2 |
| 39 | 61 |
| 76 | 160 |
| 10.2 | 34 |
| 120.3 | 468 |
| 1.2 | 6 |
| 10.2 | 54 |
| 359 | 2586 |
| 466 | 6220 |

虽然 jq 等工具可以执行更多操作，但将数据尽快转换为 CSV 格式通常是一个不错的选择，这样可以更多地使用通用的命令行工具。

2. 提取和重新排序列

可以使用命令行工具csvcut来提取和重新排序 CSV 文件中的列。例如，对于 Iris 数据集，要保留包含数值的列并重新排序中间两列，可以使用以下命令：

$ &