怎样导入和清洗天气数据

在Python中导入和清洗天气数据通常涉及以下几个步骤：

1. **导入所需库**：
首先，需要导入用于读取数据和数据处理的常用库，例如`pandas`用于数据操作，`numpy`用于数值计算。

import pandas as pd
import numpy as np

2. **读取数据**：
使用`pandas`的`read_csv()`函数从CSV文件中读取数据。如果数据在其他格式，可能需要使用相应的函数，比如`read_excel()`（Excel）、`read_json()`（JSON）等。

df_weather = pd.read_csv('weather_data.csv')  # 替换为实际文件路径

3. **初步检查数据**：
查看数据的基本信息，了解列名、缺失值情况和数据类型。

print(df_weather.head())
print(df_weather.info())  # 显示数据描述信息

4. **处理缺失值**：
检查是否存在缺失值，并选择适当的处理方法。可以选择删除含有缺失值的行（`dropna()`），填充缺失值（`fillna()`），或者使用插补算法（如均值、中位数、众数等）。

# 删除含有缺失值的行
df_weather = df_weather.dropna()

# 或者填充缺失值
df_weather['column_name'].fillna(value_to_fill, inplace=True)

5. **数据清洗**：
- 校验数据一致性：如日期格式是否正确，温度范围合理等。
- 转换数据类型：将字符串类型的日期转换为日期时间格式。

df_weather['datetime_column'] = pd.to_datetime(df_weather['datetime_column'])

6. **数据预处理**：
- 如果数据是非结构化的，可能需要对数据进行编码（one-hot encoding）或标准化（如归一化或标准化）。

df_weather = pd.get_dummies(df_weather, columns=['category_column'])  # 二元编码
df_weather = (df_weather - df_weather.mean()) / df_weather.std()  # 标准化

7. **分割数据集**：
将数据分为训练集、验证集和测试集。

train_df, test_df = train_test_split(df_weather, test_size=0.2)

完成上述步骤后，你的数据就准备好供模型训练了。