将单位面积产量的异常值和缺失值进行处理，将处理完成的数据进行可视化并将其保存到LS_data_1文件里

处理单位面积产量的异常值和缺失值，可以使用Pandas中的dropna()方法和fillna()方法。假设数据文件名为data.csv，可以使用以下代码处理数据并将其保存到LS_data_1文件中：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

# 删除异常值
df = df[df['yield'] > 0]

# 绘制散点图
plt.scatter(df['year'], df['yield'])

# 设置图表标题和轴标签
plt.title('Crop Yield by Year')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Yield')

# 保存图表到文件
plt.savefig('LS_data_1.png')

# 将处理后的数据保存到文件
df.to_csv('LS_data_1', index=False)

这段代码将删除包含空值的行，并删除单位面积产量小于等于0的异常值。然后，使用matplotlib库绘制散点图，并将其保存到LS_data_1.png文件中。最后，将处理后的数据保存到LS_data_1文件中，以备后续使用。