rain_data.head()

抱歉，我无法查看你实际的数据。但，你可以使用`head方法来查看`_data` DataFrame的前几数据。`head()`默认显示前5行数据你也可以指定显示的行数，例如`train_data.head(10)`将显示10行数据。

请确`train_data` DataFrame经成功加载，并确保变量名拼写正确。

如果还有其他问题，请继续提问。

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fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR'] x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum') # 填色 v = gaussian_filter(v, sigma=3) cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor) # 填图 c_level_station = rain_frame_ah[ (rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))] c_level_station = c_level_station.reset_index()可以帮我改成在地里坐标轴上绘制散点图吗

当然可以，你可以使用`geo_axes.scatter`方法在地图上绘制散点图。下面是修改后的代码：

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1])
geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize)
show_fig_logo(fig)
colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes)

ct = ColorTable()
rc12 = ct.ColorRecords['Rain12HCR']
x, y, v = get_grid_data(rain_frame, 'sum')
# 填色
v = gaussian_filter(v, sigma=3)
cs = geo_axes.contourf(x, y, v, levels=rc12.Level, colors=rc12.StrColor)

# 在地图上绘制散点图
c_level_station = rain_frame_ah[(rain_frame_ah['sw_flag'] == 0) & (rain_frame_ah['Station_Id_C'].str.startswith('5'))]
c_level_station = c_level_station.reset_index()

# 将经纬度坐标转换为地图坐标
lon = c_level_station['Lon'].values
lat = c_level_station['Lat'].values
x, y = proj_1(lon, lat)

geo_axes.scatter(x, y, s=10, c='red')

这里我假设你的散点数据包含经纬度信息，我们需要将其转换为地图坐标。另外，`scatter`方法中的参数`s`表示散点的大小，`c`表示散点的颜色。你可以根据需要自行修改。

将test3/uk_rain_2014.csv中的数据导入到df1中； 将列名修改为['water_year','rain_octsep','outflow_octsep','rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']； 计算df1的总行数并存储在length1中。def read_csv_data(): ''' 返回值: df1: 一个DataFrame类型数据 length1: 一个int类型数据 '''#返回df1,length1

好的，可以按照如下代码实现read_csv_data函数：

import pandas as pd

def read_csv_data():
    df1 = pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv')
    df1.columns = ['water_year', 'rain_octsep', 'outflow_octsep', 'rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']
    length1 = len(df1.index)
    return df1, length1

这个函数的功能是读取test3/uk_rain_2014.csv文件中的数据，并对列名进行修改，并计算df1的总行数。具体实现中，我们首先使用pd.read_csv函数读取test3/uk_rain_2014.csv文件中的数据，并将其存储在名为df1的DataFrame数组中。接着，我们使用df1.columns = ['water_year', 'rain_octsep', 'outflow_octsep', 'rain_decfeb', 'outflow_decfeb', 'rain_junaug', 'outflow_junaug']将列名修改为指定的列名。最后，我们使用len(df1.index)计算df1的总行数，并将其存储在名为length1的变量中。最后，我们将创建好的df1和length1返回即可。