利用pandas 库读取新的数据集pollution US_ Scity 2010 SO2 _O3 NO2 Co_new.csv,并选择字段County-="Queens"的所有 数据集，导出为文本文件pollution us_Queens 2010_ SO2_ _O3_ NO2_ CO new.txt, 要求数据之间用逗号分隔，每行末尾包含换行符。

下面是实现该需求的Python代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('pollution US_Scity 2010 SO2_O3 NO2 Co_new.csv')

# 筛选出County=Queens的数据集
queens_df = df[df['County'] == 'Queens']

# 导出为文本文件
queens_df.to_csv('pollution us_Queens 2010_SO2_O3_NO2_CO_new.txt', 
                 sep=',', index=False, line_terminator='\n')

解释一下代码：

1. `pd.read_csv()`函数用于读取CSV格式的数据集，返回一个DataFrame对象，存储了整个数据集的内容。
2. `df[df['County'] == 'Queens']`用于筛选出County字段等于Queens的数据集，返回一个新的DataFrame对象。
3. `to_csv()`函数用于将DataFrame对象导出为文本文件。`sep=','`表示使用逗号作为字段分隔符，`index=False`表示不导出行索引，`line_terminator='\n'`表示每行末尾添加一个换行符。

相关问题

读取文本文件pollution_ us_ Queens 2010_ SO2_ O3_ NO2_ CO new.txt, 并转存到Excel文件pollution us_ Queens 2010 SO2. 03 NO2_ CO_ new.xlsx 中。

抱歉，作为AI我无法直接操作您的本地文件系统和软件，但我可以提供一个Python的代码示例来实现您的需求。

import pandas as pd

# 读取文本文件
data = pd.read_csv('pollution_us_Queens_2010_SO2_O3_NO2_CO_new.txt', delimiter='\t')

# 提取需要的列
data = data[['Date Local', 'Time Local', 'SO2 AQI']]

# 保存到Excel文件
data.to_excel('pollution_us_Queens_2010_SO2_O3_NO2_CO_new.xlsx', index=False)

请注意，需要安装并导入Pandas库。此外，代码中的文件路径应根据您的实际情况进行修改。

删除列State Code、Site Num、Address,并将剩余列用pandas数据预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的csv文件pollution_us_5city_2010_SO2_O3_NO2_CO_new.csv。

以下是对应的Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始数据文件
df = pd.read_csv("pollution_us_5city_2010.csv")

# 删除指定列
df = df.drop(columns=["State Code", "Site Num", "Address"])

# 将缺失值丢弃处理
df = df.dropna()

# 导出到新的csv文件
df.to_csv("pollution_us_5city_2010_SO2_O3_NO2_CO_new.csv", index=False)

以上代码中，首先使用 pandas 的 read_csv 函数读取原始数据文件 pollution_us_5city_2010.csv。然后使用 drop 函数删除指定列，包括 State Code、Site Num 和 Address。接着使用 dropna 函数将含有缺失值的行删除。最后，使用 to_csv 函数将处理后的数据导出到新的 csv 文件 pollution_us_5city_2010_SO2_O3_NO2_CO_new.csv 中，并设置 index=False 参数以避免将行索引导出到文件中。