用Python解决下面的问题：读取data.csv，里面有学号、姓名、年龄、身高，请输出同样年龄时，身高的最大值，以及对应的学号和姓名
为了解决这个问题，我们可以使用Python的pandas库来读取CSV文件，并对数据进行分组和聚合操作。下面是一个可能的解决方案：
- 导入必要的库。
- 读取CSV文件。
- 使用
groupby函数按年龄分组。 - 使用
agg函数或apply函数计算每个年龄组的身高最大值，并保留对应的学号和姓名（这里可能需要一些额外的逻辑来找到与最大值对应的行）。
但是，由于agg函数对于非数值列（如学号和姓名）的聚合并不直接支持返回原始值，我们可能需要两步操作：首先找到每个年龄组的身高最大值，然后基于这个最大值找到对应的行。
以下是实现这个逻辑的Python代码：
代码语言：python代码运行次数：0复制import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 首先，找到每个年龄组的身高最大值
max_heights = df.groupby('年龄')['身高'].max().reset_index()
# 为了找到与最大值对应的学号和姓名，我们可以使用merge操作（基于年龄和身高）
# 注意：如果有多个人在同一年龄有相同的最大身高，这将返回所有这些人
result = df.merge(max_heights, on=['年龄', '身高'], how='inner')
# 输出结果
print(result[['学号', '姓名', '年龄', '身高']])注意：
- 如果CSV文件中的列名包含空格或特殊字符，你可能需要在读取时使用
header参数指定列名，或者使用rename方法重命名列。 - 如果CSV文件的编码不是UTF-8（例如GBK或GB2312），你可能需要在
read_csv函数中指定encoding参数。 - 如果存在多个人在同一年龄有相同的最大身高，上述代码将返回所有这些人的信息。如果你只想要一个结果（例如，第一个找到的结果），你可能需要在合并后使用
drop_duplicates或其他方法来进一步处理数据。
