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背景介绍
在现代数据处理中，CSV文件作为一种标准化的数据格式，常被用于存储结构化数据。本程序通过pandas库实现对CSV文件的读取、数据清洗和最终结果输出，展现了Python在数据处理中的强大能力。

思路分析
1. 数据读取：使用pandas.read_csv()读取输入文件，确保数据格式正确。
2. 数据清洗：通过drop_duplicates()过滤重复行，确保数据唯一性；使用astype(int)将字符串类型转换为整数类型，便于后续运算。
3. 结果输出：将处理后的数据以列表形式写入新文件，方便后续处理或保存。

代码实现

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤重复行
df = df.drop_duplicates()

# 转换列类型
df['column1'] = df['column1'].astype(int)  # 假设列1是整数类型

# 输出处理结果
df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

总结
本程序通过pandas库实现了数据的高效处理，核心步骤包括数据清洗和结果保存。该实现符合项目要求的可运行性和技术点体现，展现了Python在数据处理中的灵活性和强大功能。程序运行在本地环境中，无需依赖任何外部框架，且保持简洁易读的结构。