实验八 数据分析与可视化 一、实验学时：2学时 二、实验目的 熟悉 CSV 和 TXT 文件操作。 熟练安装扩展库 numpy、pandas、matplotlib。 熟悉使用扩展库 pandas 进行数据分析的基本操作。 熟悉使用扩展库 matplotlib 进行数据可视化的基本操作。 三、实验内容 1.使用以下代码，在当前文件夹中生成某商场营业额模拟数据文件 data.csv。数据文件有两列，分别为“日期”和“营业额”。日期从2022-1-1开始，共365天，365条营业数据。 import csv import random import datetime fn = 'data.csv' with open(fn, 'w') as fp: # 创建 csv 文件写入对象 wr = csv.writer(fp) # 写入表头 wr.writerow(['日期', '营业额']) # 生成模拟数据 startDate = datetime.date(2022, 1, 1) # 生成 365 个模拟数据 for i in range(365): # 生成一个模拟数据，写入 csv 文件 amount = 500 + i*5 + random.randrange(100) wr.writerow([str(startDate), amount]) # 下一天 startDate = startDate + datetime.timedelta(days=1) 依据以上生成的模拟数据文件，完成以下任务 （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。

好的，你的问题是如何使用 pandas 读取文件 data.csv 中的数据，创建 DataFrame 对象，并删除其中所有缺失值。

首先，你需要安装 pandas 库，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

然后，你可以使用 pandas 的 read_csv() 方法来读取 CSV 文件，生成 DataFrame 对象。在读取数据时，可以指定参数 header=0 来指定第一行为表头，index_col=0 来指定第一列为行索引。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件，生成 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('data.csv', header=0, index_col=0)

# 删除所有缺失值
df.dropna(inplace=True)

其中，dropna() 方法可以删除 DataFrame 中的所有缺失值，参数 inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，而不是生成一个新的 DataFrame。

执行以上代码后，DataFrame 对象 df 中将包含 data.csv 文件中的所有数据，并且已经删除了所有缺失值。

相关问题

写一篇关于数据分析与可视化的上机实验报告 实验题目： Numpy数值计算 实验目的和要求： 1、掌握Numpy基本数据结构 2、掌握Numpy数组的创建和基础运算 3、掌握Numpy数组的统计分析方法

实验报告：

一、实验目的和要求

本次实验的主题为“Numpy数值计算”，旨在让我们掌握Numpy基本数据结构、Numpy数组的创建和基础运算，以及Numpy数组的统计分析方法。具体要求如下：

1、了解Numpy的基本数据结构，包括数组、矩阵等。

2、学会使用Numpy创建数组，并掌握数组的索引、切片、重塑等操作。

3、学会使用Numpy进行数组的基本运算，如加、减、乘、除等。

4、学会使用Numpy进行数组的统计分析，包括最大值、最小值、平均值、方差等。

二、实验过程

1、创建数组

我们首先需要了解Numpy的基本数据结构——数组。数组可以看作是一种有序的元素集合，每个元素都有一个数字索引。Numpy提供了多种创建数组的方式，如下所示：

import numpy as np

# 从列表创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

# 从列表创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(b)

# 创建全零数组
c = np.zeros((3, 3))
print(c)

# 创建全一数组
d = np.ones((4, 4))
print(d)

# 创建随机数数组
e = np.random.rand(3, 3)
print(e)

2、数组的索引、切片和重塑

与Python中的列表类似，Numpy数组也支持索引、切片和重塑等操作。如下所示：

# 数组索引
print(a[2])
print(b[1][2])

# 数组切片
print(a[1:4])
print(b[1:, 1:])

# 数组重塑
f = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(f)

3、数组的基本运算

Numpy支持数组的基本运算，如加、减、乘、除等。如下所示：

# 数组加法
g = np.array([[1, 2], [3, 4]])
h = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print(g + h)

# 数组减法
print(g - h)

# 数组乘法
print(g * h)

# 数组除法
print(g / h)

4、数组的统计分析

Numpy提供了多种数组的统计分析方法，如最大值、最小值、平均值、方差等。如下所示：

# 数组最大值
print(np.max(g))

# 数组最小值
print(np.min(g))

# 数组平均值
print(np.mean(g))

# 数组方差
print(np.var(g))

三、实验结果

经过以上实验，我们成功地掌握了Numpy的基本数据结构、数组的创建和基础运算，以及数组的统计分析方法。我们可以使用Numpy进行更为高效和准确的数值计算，并且可以快速地进行数据可视化和分析。

四、实验总结

本次实验让我们深入了解了Numpy的数值计算和数据分析功能，掌握了创建数组、数组的索引、切片和重塑、数组的基本运算和统计分析等技能。在日后的学习和应用中，我们将更加熟练地使用Numpy进行数据处理和分析，并且可以更好地应对各种数据分析任务。

实验四数据可视化（import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np)列出四点实验目的

四点实验目的如下：

1. 熟练掌握Matplotlib库的基本用法，包括如何创建各种类型的图表、如何设置图表的标题、坐标轴标签、图例等属性。

2. 掌握Numpy库的基本用法，包括如何创建数组、如何进行基本的数学运算、如何进行数据筛选等操作。

3. 学会如何将数据可视化，以便更好地理解和分析数据。通过图表的视觉效果，可以更直观地感受数据的规律和特征。

4. 学会如何通过调整参数、样式等方式优化图表的效果，使得图表更加美观、易读、易懂。这对于数据分析和展示都非常重要。