Python 数据改写

import pandas as pdsiteDs = pd.read_csv("s:/54511tempMax.csv",sep=‘,‘)print( siteDs.head(2) )

## fillna 方法
# 将缺空设置成 32766siteDs=siteDs.fillna(32766)print( siteDs.head(2) )

# siteDs.mean 计算平均值;# axis=1 表示跨列,行方向的平均值; axis = 0 表示跨行计算,列方向的平均值siteDs.fillna(siteDs.mean(axis=0))
# median 取中位值siteDs.median(axis=0)
时间: 2024-10-03 03:04:30

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注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结.今天终于有时间来完成这个计划了! 0. Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matpl

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