1、读取实验7数据csv文件,并将数据保存在data中。 2、使用合适的方法将数据中的Temp列的缺省值用25替换,将Humi列中有缺省值的行删除;
时间: 2023-11-28 13:47:46 浏览: 34
下面是代码实现:
```python
import pandas as pd
# 1. 读取csv文件
data = pd.read_csv('实验7数据.csv')
# 2. 将Temp列的缺省值用25替换
data['Temp'].fillna(25, inplace=True)
# 将Humi列中有缺省值的行删除
data.dropna(subset=['Humi'], inplace=True)
```
解释一下代码:
1. 使用 `pd.read_csv()` 方法读取 csv 文件,保存到 `data` 变量中。
2. 使用 `fillna()` 方法将 `Temp` 列中的缺省值用 25 替换。`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame。
3. 使用 `dropna()` 方法将 `Humi` 列中有缺省值的行删除。`subset=['Humi']` 表示只查看 `Humi` 列中是否有缺省值。`inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame。
注意:执行 `dropna()` 方法后,DataFrame 中的索引可能会出现缺失,需要使用 `reset_index()` 方法重新设置索引。
相关问题
python批量读取100个txt文件,将文件中的数据都放入一个新的CSV文件中,并保存
好的,可以使用Python中的Pandas和os模块来实现。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import os
data = pd.DataFrame() # 创建一个空的DataFrame
# 循环读取100个txt文件
for file_name in os.listdir("txt_files"): # 假设txt文件都在一个名为txt_files的文件夹中
if file_name.endswith(".txt"): # 只读取txt文件
file_path = os.path.join("txt_files", file_name)
temp_df = pd.read_csv(file_path, delimiter="\t") # 假设txt文件中的数据是用tab分隔的
data = pd.concat([data, temp_df]) # 将每个文件的数据合并到data DataFrame中
# 将data DataFrame保存为CSV文件
data.to_csv("combined_data.csv", index=False)
```
这个代码会将所有txt文件中的数据读取到一个名为data的DataFrame中,并将每个文件的数据合并到一起。最后,代码会将data保存为一个名为combined_data.csv的CSV文件,不包含行号。你可以根据实际情况修改代码中的一些参数,例如txt文件的路径、文件名的格式等等。
读取文件夹data中的数据,将多个文件的数据进行合并。
好的,你可以使用Python中的os和pandas库来完成这个任务。
首先,你需要使用os库来获取data文件夹中的所有文件名。可以使用以下代码来实现:
```python
import os
path = "data/"
file_names = os.listdir(path)
```
这段代码将获取data文件夹中的所有文件名,并将它们存储在一个名为file_names的列表中。
接下来,你可以使用pandas库来读取每个文件的数据,并将它们合并成一个DataFrame。可以使用以下代码来实现:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
for file_name in file_names:
file_path = path + file_name
temp_df = pd.read_csv(file_path)
df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)
```
这段代码将遍历每个文件名,使用read_csv函数读取文件的数据,并将它们合并成一个名为df的DataFrame。在每次循环中,temp_df将存储读取的文件数据,然后使用concat函数将它们添加到df中。ignore_index=True参数将重新编号合并后的DataFrame。
最后,你可以将合并后的DataFrame保存到一个文件中,使用以下代码:
```python
df.to_csv("merged_data.csv", index=False)
```
这段代码将把合并后的DataFrame保存到一个名为merged_data.csv的文件中,index=False参数将省略行索引。