(1)用pandas 库读取world pm25 pm10.csv 文件,查看前5行、后2行。 对 (2)选择 Region、 County、 City/station、PM 2.5、PM2.5 Year 共5列数据,缺失值丢弃处理,并将处理后结果导出到文本文件 world pm25.txt, 要求数据之间用空格分隔,每 行末尾包含換行符。 (3)读取文本文件 world pm25.txt,按照列PM 2.5 降序排序,并将排序后结果导出为CSV文件 world pm25 descending.csv
时间: 2024-02-11 14:09:13 浏览: 116
好的,我会根据您的要求逐一解答您的问题。
(1)使用pandas库读取world pm25 pm10.csv文件并查看前5行、后2行的代码如下:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('world pm25 pm10.csv')
print(data.head(5)) # 查看前5行
print(data.tail(2)) # 查看后2行
```
(2)选择Region、 County、 City/station、PM 2.5、PM2.5 Year 共5列数据,缺失值丢弃处理,并将处理后结果导出到文本文件world pm25.txt,数据之间用空格分隔,每行末尾包含换行符的代码如下:
```python
selected_data = data[['Region', 'County', 'City/station', 'PM2.5', 'PM2.5 Year']].dropna() # 选择5列数据并丢弃缺失值
selected_data.to_csv('world pm25.txt', sep=' ', index=False, line_terminator='\n') # 导出到文本文件
```
(3)读取文本文件world pm25.txt,按照列PM 2.5降序排序,并将排序后结果导出为CSV文件world pm25 descending.csv的代码如下:
```python
sorted_data = pd.read_csv('world pm25.txt', sep=' ').sort_values('PM2.5', ascending=False) # 读取并按照PM2.5列降序排序
sorted_data.to_csv('world pm25 descending.csv', index=False) # 导出到CSV文件
```
希望我的回答能够帮助到您。
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