对数据进行预处理以便于后续分析工作的开展，处理后的数据保存为1.csv或1.xlsx格式，程序保存为rw1.py

好的，您的第一个问题是关于数据预处理的。数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换、整理等操作，以便于后续分析工作的开展。常见的数据预处理操作包括缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据类型转换、数据归一化等。

对于数据预处理，您可以使用Python中的pandas库进行操作。具体地，您可以使用pandas库中的read_csv()或read_excel()函数读取原始数据，然后使用pandas库中的DataFrame对象进行数据处理，并使用to_csv()或to_excel()函数将处理后的数据保存为1.csv或1.xlsx格式。

下面是一个简单的数据预处理的程序示例，可以保存为rw1.py文件：

import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('raw_data.csv')

# 缺失值处理
data = data.dropna()

# 异常值处理
data = data[data['value'] < 100]

# 数据类型转换
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 数据归一化
data['value'] = (data['value'] - data['value'].min()) / (data['value'].max() - data['value'].min())

# 保存处理后的数据
data.to_csv('1.csv', index=False)

这个程序将读取名为raw_data.csv的原始数据文件，进行缺失值处理、异常值处理、数据类型转换、数据归一化等操作，并将处理后的数据保存为1.csv文件。