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案例描述

• 将获取的所有城市空气质量保存成CSV数据文件
• 利用Pandas进行数据处理分析
• 数据清洗;利用Pandas进行数据可视化

Pandas数据清洗

• 处理缺失数据(无值)

  1. dropna() 丢弃缺失数据
  2. fillna() 填充缺失数据

• 数据过滤

  1. df[filter_condition] 依据filter_condition对数据进行过滤

Pandas数据可视化

• Pandas提供了内建的绘图功能(基于matplotlib)

画图:

plot(kind, x, y, title, figsize)

"""
   kind :'bar'柱状图,'line'折线图
   x, y 横纵坐标对应的数据列
   title图像名称
   figsize图像尺寸(像素)
 """

• 保存图片

plt.savefig()

• 更多例子请参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html

案例代码

"""空气质量指数计算10.0
马玉华   2019-8-25
9.0功能:利用pandas进行数据处理分析
10.0功能:pandas数据清洗,数据可视化"""

import pandas
impo

最后

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