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CDA117513

2022-02-20 阅读量: 636

python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）《Stockholm气温的数据分析》

数据清洗

outdoor数据

df1=pd.read_csv('.csv',index_col=0) #没有索引，设置/增加

df1.columns=['A','B'] #有列名，修改

df1.shape

df1.info()

df1['']=pd.to_datetime(df1[''],unit='s')

indoor 数据

df2=pd.read_csv('.tsv',sep='\t',names=['A'.'B']) #没有列名，增加

df2['']=pd.to_datetime(df2[''],unit='s')

连接表

df['']=df[''].astype(str).str.slice(0,-4)+'0:00'

df['']=pd.to_datetime(df[''])

df=pd.merge(df1,df2,on='')

df.reset_index('',inplace=True)

数据分析

数据一整年的气温变化

df.plot(kind='barh')

每月的平均气温的变化

df.resample('M').mean().plot(kind='line')

查看一月份的气温

df['2014-01'].plot()

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