读取及处理（45分） ① 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据；（5分） ② 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值；（5分） 在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，掌握。考核得分点如下：

好的，我可以为您提供代码示例来完成这个任务。假设您的数据文件名为"data.csv"，其中包含了日期（格式为YYYY-MM-DD）和其他数据列。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 过滤重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 过滤异常值
df = df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 100)]

# 增加年份和月份列
df['年份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.year
df['月份'] = pd.to_datetime(df['日期']).dt.month

在这个代码示例中，我们使用了pd.to_datetime()函数将日期列转换为Pandas的日期类型，并使用.dt属性获取年份和月份。然后，我们将这两列添加到DataFrame中。请注意，您需要将"column1"和"column2"替换为您实际的数据列名称。

这个任务的总得分是45分，其中读取数据任务得分为5分，过滤缺失值、重复值和异常值任务得分为5分，增加年份和月份列任务得分为35分。

相关问题

① 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据； ② 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值

好的，您的问题是如何使用Pandas的DataFrame类对象读取数据，并过滤数据中的缺失值、重复值和异常值。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 过滤缺失值
df.dropna(inplace=True)

# 过滤重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 过滤异常值
df = df[(df['column1'] > 0) & (df['column2'] < 100)]

这里的"data.csv"是您要读取的数据文件名，可以根据实际情况进行更改。在过滤缺失值和重复值时，使用了DataFrame对象的dropna()和drop_duplicates()方法。在过滤异常值时，可以根据实际情况使用DataFrame对象的条件过滤方法。

使用pandas读取csv文件中的数据，创建dataframe对象，并删除其中所有缺失值

好的，我可以为你解答这个问题。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要加载 pandas 库：

import pandas as pd

2. 然后，使用 read_csv 函数读取 CSV 文件，创建 dataframe 对象：

df = pd.read_csv('filename.csv')

其中，filename.csv 表示你要读取的 CSV 文件的文件名及路径。如果文件与脚本在同一目录下，可以只输入文件名。

3. 删除所有缺失值，可以使用 dropna 函数：

df.dropna(inplace=True)

其中，inplace=True 表示在原 dataframe 对象上进行操作，而不是返回一个新的 dataframe 对象。

这样，你就可以使用 pandas 读取 CSV 文件并删除其中所有缺失值了。希望对你有帮助！