df_temp.dropna()

这是一行Python代码，用于删除数据框df_temp中含有缺失值的行。具体来说，它会删除df_temp中任何一行中含有缺失值的数据，并返回一个新的不含缺失值的数据框。如果不想删除缺失值所在的列，可以使用参数axis=1。例如，df_temp.dropna(axis=1)将删除df_temp中任何一列中含有缺失值的数据。

相关问题

请问以下代码有何问题？ try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()

这段代码存在一些问题：

1. 引入的库`pandas`和`pymysql`没有看到在哪里导入，需要在代码开头进行导入。

2. 在执行SQL语句时，没有使用参数化查询，容易出现SQL注入漏洞。应该使用参数化查询，例如使用`cursor.execute(sql, params)`方法。其中`params`是一个元组或字典类型，用于替换SQL语句中的参数。

3. 在`try`语句块中，如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则会执行`else`语句块，但是该语句块中没有对`df_upload`进行处理，会导致后面的代码出现错误。

4. 在`else`语句块中，如果使用`cursor`对象进行数据库操作，则应该在操作完成后调用`cursor.close()`方法释放资源。

5. 在`except`语句块中，`error = error`这行代码没有实际作用，应该删除。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import pymysql

try:
    db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST')
    
    if y == "岗位费用":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value')
    elif y == "年度项目月份工时":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value')
        
    df_upload = df_upload.dropna()
    df_upload = df_upload.drop_duplicates()
    df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())]
    
    else:
        sql = "delete from COST.{} where project = %s;".format(upload_name)
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute(sql, (project_name,))
        cursor.close()
        
        col_names = list(df_upload)
        for col in col_names:
            df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False)
            
        df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)

except Exception as e:
    db.rollback()
    msg = str(e)[0:100]

else:
    db.commit()

finally:
    db.close()

在上面的代码中，我们首先导入了`pandas`和`pymysql`库。在`try`语句块中，我们首先创建了一个数据库连接`db`，然后根据不同的条件对`df_upload`进行处理。如果`y`等于"岗位费用"，则使用`pd.melt()`方法进行数据重构。如果`y`等于"年度项目月份工时"，则使用`pd.melt()`方法和`temp`变量进行数据重构。然后对数据进行清洗，去除空值和重复值，以及`value`列中的0值和空值。

如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则执行`else`语句块。在该语句块中，我们使用参数化查询的方式执行SQL语句，避免了SQL注入漏洞。然后将`df_upload`中的数据类型转换为字符串类型，并使用`df_upload.to_sql()`方法将数据写入数据库。

在`except`语句块中，如果出现异常，则会回滚事务并输出错误信息。在`else`语句块中，如果没有出现异常，则会提交事务。最后在`finally`语句块中，关闭数据库连接。

(1）用 pandas 库读取 PRSA data 2010.1.1-2014.12.31. csv 文件，查看前3行、后2行。(2）删除列 DEWP 、 TEMP 、 PRES 、 cbwd 、 Iws 、 Is 、 Ir ，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pm25_ data _2010.1.1-2014.12.31. csv 。 (3）利用 pandas 库读取新的数据集pm25_ data _2010.1.1-2014.12.31. csv ，并选择字段pm2.5大于300的所有数据集，导出为文本文件pm25_ hazardous _ data _2010.1.1-2014.12.31.txt，要求数据之间用逗号分隔，每行末尾包含换行符。 (4）读取文本文件pm25_ hazardous _ data _2010.1.1-2014.12.31. txt 并转存到 Excel 文件pm25hazadous2010.1.1-2014.12.31. xsx 。(5）重新读取文本文件读取文本文件pm25 hazardous data 2010.1.1-2014.12.31. txt ,示。要求包括图例、图标题， x 、 y 轴均显示刻度值，柱状图填充颜色分别为红色、绿色、分别统计出现最多的 month 、 day 、 hour ，并将 month 、 day 、 hour 的出现频次用柱状图显pm25_ hazardous _ month _ day _ hour . png . 蓝色；并将结果保存为 png 图片保存，分辨率为400 dpi , png 图片命名分别为pm25_hazardous_month_day_hour.png

好的，以下是代码实现：

# (1) 读取 PRSA data 2010.1.1-2014.12.31. csv 文件，查看前3行、后2行
import pandas as pd

df = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
print(df.head(3))  # 查看前3行
print(df.tail(2))  # 查看后2行

# (2) 删除列 DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir，丢弃缺失值并导出到新的 csv 文件
df.drop(columns=['DEWP', 'TEMP', 'PRES', 'cbwd', 'Iws', 'Is', 'Ir'], inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
df.to_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv', index=False)

# (3) 选择 pm2.5 大于 300 的数据集并导出到文本文件
df = pd.read_csv('pm25_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
df_hazardous = df[df['pm2.5'] > 300]
df_hazardous.to_csv('pm25_hazardous_data_2010.1.1-2014.12.31.txt', index=False, sep=',', line_terminator='\n')

# (4) 读取文本文件并转存到 Excel 文件
df_hazardous = pd.read_csv('pm25_hazardous_data_2010.1.1-2014.12.31.txt', sep=',')
df_hazardous.to_excel('pm25hazardous2010.1.1-2014.12.31.xlsx', index=False)

# (5) 绘制柱状图并保存为 png 文件
import matplotlib.pyplot as plt

df_hazardous = pd.read_csv('pm25_hazardous_data_2010.1.1-2014.12.31.txt', sep=',')
month_counts = df_hazardous['month'].value_counts()
day_counts = df_hazardous['day'].value_counts()
hour_counts = df_hazardous['hour'].value_counts()

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 12), sharex=True)
fig.suptitle('PM2.5 Hazardous Data 2010.1.1-2014.12.31', fontsize=16)

axs[0].bar(month_counts.index, month_counts.values, color='r')
axs[0].set_ylabel('Count')
axs[0].set_title('Month')

axs[1].bar(day_counts.index, day_counts.values, color='g')
axs[1].set_ylabel('Count')
axs[1].set_title('Day')

axs[2].bar(hour_counts.index, hour_counts.values, color='b')
axs[2].set_xlabel('Hour')
axs[2].set_ylabel('Count')
axs[2].set_title('Hour')

plt.xticks(range(1, 25))
plt.savefig('pm25_hazardous_month_day_hour.png', dpi=400)

注意，以上代码中的文件路径需要根据实际情况修改。