打开百度指数趋势表baidu_index.xls,发现有如下问题需要处理: 对于个别车型,近期才有数据,之前没有数据,需要对缺失值进行处理; 结果是需要月级数据,但是原始数据是按天的,需要对日期进行处理; 对于原始数据关键词keyword字段,为防止合并时出现大小写区别而合并错误,需要对关键词进行统一处理。在ubuntu中的代码实现

时间: 2024-03-05 16:49:04 浏览: 23
好的,下面是在Ubuntu中实现这些处理的代码,同样使用了pandas库和numpy库: ```python import pandas as pd import numpy as np # 读取原始数据 df = pd.read_excel("baidu_index.xls") # 对缺失值进行插值处理 df = df.interpolate() # 将日期转换成月份 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.to_period('M') # 按月份对数据进行汇总 df_month = df.groupby(['month', 'keyword'])[['index']].sum().reset_index() # 对关键词进行统一处理,转换成小写字母 df_month['keyword'] = df_month['keyword'].str.lower() # 保存处理后的数据 df_month.to_excel("baidu_index_month.xls", index=False) ``` 在Ubuntu中,你可以使用终端命令行来运行上述代码。首先,你需要安装Python和相关的库。在终端中输入以下命令来安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install python3 sudo apt-get install python3-pip pip3 install pandas pip3 install numpy ``` 然后,在终端中进入存放代码的目录,输入以下命令来运行代码: ``` python3 your_file_name.py ``` 其中,your_file_name.py需要替换成你存放代码的文件名。执行完毕后,你会在同一目录下找到名为“baidu_index_month.xls”的处理后的数据文件。

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