Python高效处理气温数据：从数据读取到统计分析与可视化123

气温数据分析在气象学、农业、能源等领域至关重要。Python凭借其丰富的库和强大的数据处理能力，成为处理气温数据的理想工具。本文将详细介绍如何使用Python高效地处理气温数据，涵盖数据读取、清洗、统计分析以及可视化等方面，并提供完整的代码示例。

一、 数据读取与预处理

气温数据通常存储在各种格式的文件中，例如CSV、TXT、Excel等。Python提供了强大的库来读取这些文件。其中，`pandas`库是处理表格数据的利器。以下代码演示了如何使用`pandas`读取CSV文件中的气温数据：```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("")
# 查看数据的前五行
print(())
# 检查数据类型
print()
```

假设我们的CSV文件包含以下列：日期（Date）、最高温度（Max_Temp）、最低温度（Min_Temp）、平均温度（Avg_Temp）。读取数据后，我们需要进行数据清洗，处理缺失值和异常值。例如，可以使用`fillna()`方法填充缺失值，使用`replace()`方法替换异常值。 ```python
# 填充缺失值(例如用平均值填充)
data['Max_Temp'] = data['Max_Temp'].fillna(data['Max_Temp'].mean())
data['Min_Temp'] = data['Min_Temp'].fillna(data['Min_Temp'].mean())
data['Avg_Temp'] = data['Avg_Temp'].fillna(data['Avg_Temp'].mean())

# 异常值处理 (例如用3σ原则剔除异常值)
def remove_outliers(col):
mean = ()
std = ()
upper_bound = mean + 3 * std
lower_bound = mean - 3 * std
return col[(col >= lower_bound) & (col

2025-05-14

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