读取本地文件 iris.csy，把全是空值的行或列删掉，把部分空值用列的平均值 填充。

好的，我可以帮您解决这个问题。您可以使用 Python 中的 Pandas 库来完成这个任务。下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('iris.csv')

# 删除全是空值的行
df.dropna(how='all', inplace=True)

# 删除全是空值的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

# 用列的平均值填充部分空值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 保存文件
df.to_csv('new_iris.csv', index=False)

首先，我们使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取 `iris.csv` 文件。接着，我们使用 `dropna` 方法删除全是空值的行和列。然后，我们使用 `fillna` 方法用列的平均值填充部分空值。最后，我们使用 `to_csv` 方法保存处理后的数据到 `new_iris.csv` 文件中。

希望能够帮到您！

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1. 首先在 D 盘根目录下创建 以自己学号姓名命名的文件夹然后编写Python程序，在 自己新建文件夹中生成文件citv.csy，把已有 [“北京”，”上海”，”天津”，”重庆”” 和字符串”南京，武汉 分两行city.csv 中。(要求程序简单

可以使用以下Python代码实现：

import csv

# 创建文件夹
import os
os.makedirs('D:/学号姓名')

# 写入数据到csv文件
data = [['北京', '上海', '天津', '重庆'], ['南京', '武汉']]
with open('D:/学号姓名/city.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    for row in data:
        writer.writerow(row)

这段代码首先使用 `os.makedirs` 创建以学号姓名命名的文件夹，然后使用 `csv.writer` 写入数据到 `city.csv` 文件中。注意要使用 `newline=''` 参数避免写入空行。

# 查询季频估值指标盈利能力(修改对应代理 profit_list =[] rs profit - be.query profit_data(cade "sh600023", year*2021, qusrtor 4) while (rs_profit.error_code --'o’)t ra_profit.next(: rs_profit.gat_row_data0) result profit " pdDataframe(profit list, colunnsire predit.fiolda) # 打印输出上述结果 print( # 结果集输出到csv文件 fresult _profit. to_cs("D:1iprodit_data. csy#登出系统.logout()

这段代码有一些语法错误，我尝试修正一下，看看是否符合你的需求：

# 导入 necessary packages
import baostock as bs
import pandas as pd

# 登录系统
lg = bs.login()

# 查询季频估值指标盈利能力
profit_list = []
rs_profit = bs.query_profit_data(code="sh600023", year=2021, quarter=4)
while (rs_profit.error_code == '0') & rs_profit.next():
    profit_list.append(rs_profit.get_row_data())
result_profit = pd.DataFrame(profit_list, columns=rs_profit.fields)

# 打印输出上述结果
print(result_profit)

# 结果集输出到csv文件
result_profit.to_csv("D:\\profit_data.csv")

# 登出系统
bs.logout()

这段代码使用了 baostock 包进行查询，需要先安装该包。查询结果保存在一个 DataFrame 中，并输出到 csv 文件中。注意在 Windows 系统中，文件路径需要使用双反斜杠 `\\`。