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在 Python 中，您可以使用諸如 Pandas、Dask、Apache Beam、PySpark 等數(shù)據(jù)流處理庫來處理數(shù)據(jù)流。這些庫提供了各種功能，如數(shù)據(jù)加載、轉(zhuǎn)換、過濾、分組和聚合等。

以下是一個(gè)簡單的示例，演示如何在 Python 中使用 Pandas 庫來處理數(shù)據(jù)流：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)示例數(shù)據(jù)流 
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)

# 對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾 
filtered_data = df[df['A'] > 2]

# 對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合 
aggregated_data = df.groupby('A').sum()

# 打印處理后的數(shù)據(jù) 
print(filtered_data)
print(aggregated_data)

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)示例數(shù)據(jù)流，然后使用 Pandas 庫對數(shù)據(jù)進(jìn)行了過濾和聚合。您可以根據(jù)您的需求使用不同的數(shù)據(jù)流處理庫來處理數(shù)據(jù)流。

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