基于python的天气预报数据爬取与可视化论文数据清洗

对于天气预报数据爬取，爬取到的数据需要进行清洗和处理，以确保数据的准确性和可用性。以下是一个示例：

1. 数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等。

import pandas as pd

# 读取爬取到的数据文件
df = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 去除缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 去除异常值
df = df[(df['temperature'] > -50) & (df['temperature'] < 50)]

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

2. 数据处理：将数据转换为需要的格式，如日期格式、数值格式等。

import pandas as pd

# 读取爬取到的数据文件
df = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 转换日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 转换数值格式
df['temperature'] = df['temperature'].astype(int)

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

对于论文数据清洗，也需要对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和可用性。以下是一个示例：

1. 数据清洗：去除重复数据、缺失值、异常值等。

import pandas as pd

# 读取爬取到的数据文件
df = pd.read_csv('paper_data.csv')

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 去除缺失值
df.dropna(subset=['title', 'authors', 'year'], inplace=True)

# 去除异常值
df = df[(df['year'] >= 2000) & (df['year'] <= 2021)]

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

2. 数据处理：将数据转换为需要的格式，如日期格式、数值格式等。

import pandas as pd

# 读取爬取到的数据文件
df = pd.read_csv('paper_data.csv')

# 转换日期格式
df['publication_date'] = pd.to_datetime(df['publication_date'], format='%Y-%m-%d')

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

需要注意的是，在数据清洗和处理过程中，需要根据实际情况进行相应的处理，以确保数据的准确性和可用性。