2401_82613320: #python处理部分数据的代码 import pandas as pd # 设置表格的路径前缀和后缀 path_prefix = 'path_to_your_tables/en_climate_summaries_All_01-' path_suffix = '.csv' # 循环处理每个文件 for year in range(1900, 2020): # 从1900年到2019年 file_path = f'{path_prefix}{year}{path_suffix}' # 读取CSV文件，假设数据有标题行，'Tm'是列标题之一 df = pd.read_csv(file_path) # 删除'Tm'列缺失数据的行 df = (subset=['Tm']) # 保存修改后的DataFrame回同一个CSV文件 df.to_csv(file_path, index=False) print("缺失数据删除操作完成。") #合并表格 import pandas as pd # 初始化DataFrame列表 dataframes = [] # 遍历1900至2019年的每个文件 for year in range(1900, 2020): # 构建文件名 file_name = f'en_climate_summaries_All_01-{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1900', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1900'。") #python处理部分数据的代码 import pandas as pd # 设置表格的路径前缀和后缀 path_prefix = 'path_to_your_table/climate_data_' path_suffix = '.csv' # 循环处理每个文件 for year in range(1900, 2020): # 从1900年到2019年 file_path = f'{path_prefix}{year}{path_suffix}' # 读取CSV文件，假设数据有标题行，'Tm'是列标题之一 df = pd.read_csv(file_path) # 删除'5'列缺失数据的行 df = (subset=['5']) # 保存修改后的DataFrame回同一个CSV文件 df.to_csv(file_path, index=False) print("缺失数据删除操作完成。") #合并表格 import pandas as pd # 初始化DataFrame列表 dataframes = [] # 遍历1900至2019年的每个文件 for year in range(1900, 2020): # 构建文件名 file_name = f'climate_data_{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1900', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1900'。") #分间隔30年的代码 import pandas as pd # 初始化DataFrame列表 dataframes = [] # 遍历1900至2019年的每个文件 for year in range(1900, 1930): # 构建文件名 file_name = f'en_climate_summaries_All_01-{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1900', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1900'。") for year in range(1931, 1960): # 构建文件名 file_name = f'en_climate_summaries_All_01-{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1931', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1931'。") for year in range(1961, 1990): # 构建文件名 file_name = f'en_climate_summaries_All_01-{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1961', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1961'。") for year in range(1900, 1930): # 构建文件名 file_name = f'en_climate_summaries_All_01-{year}.csv' # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(file_name) # 将读取的DataFrame添加到列表中 (df) # 合并所有的DataFrame combined_df = (dataframes, ignore_index=True) # 输出合并结果或保存到CSV文件 print(combined_df.head()) # 打印合并后的前几行数据 combined_df.to_csv('combined_climate_data_1991', index=False) print("所有表格已按顺序合并完毕，并已保存到 'combined_climate_data_1991'。")
一看就会系列之如何使用Vscode配置Html
关于2019年研究生数学建模E题的一些代码