import numpy as np import pandas as pd import csv # 要求:清洗完后数据的城市顺序需和原文件中的城市顺序保持一致。 def deal_day_data(): df = pd.read_csv('/root/Desktop/TianTq/app1/data/day.csv',encoding='utf-8') df[['date','weekday']]= df['date_week'].str.split('',n=1,expand = True) df['date']= pd.to_datetime(df['date']).dt.date df[['wind_direction','wind_level']]= df['wind'].str.split('',n=1,expand = True) df = df[['id','city','date’,"weekday','hightest tem','lowest tem','weather','wind_ direction','wind_level']] df.drop_duplicates(subset=['city','date'],inplace=True) # print(df) for col in df.columns: if df[col].dtype == np.float64: df[col].fillna(df[col].mean().round(2),inplace=True) else: df[col].fillna(df[col].mode()[0],inplace=True) df.sort_values(['city','date'],ascending=False,inplace=True) df.to_csv(' /root/Desktop/TianTq/app1/data/clean_day/clean_day.csv',index=False,encoding='utf-8') if __name__=='_main_': deal_day_data()

<think>嗯，我现在需要分析用户提供的Python代码，看看有没有问题，然后给出解释和建议。首先，我会仔细阅读代码，逐行检查可能的错误和可以改进的地方。 用户的目标是清洗数据，并保持城市顺序与原文件一致。首先，导入必要的库：numpy、pandas和csv。函数deal_day_data()中，读取了day.csv文件，指定了编码为utf-8。接下来，处理日期和星期几的列，使用了str.split方法，分隔符是空字符串？这可能有问题，因为split('')会导致错误，因为空字符串作为分隔符在Python中是不允许的。或者用户可能想用其他分隔符，比如空格或者逗号？比如原数据中的date_week列可能是类似"2023-01-01 周一"这样的格式，所以正确的分隔符应该是空格，所以split(' ', n=1, expand=True)。这里的分隔符参数写错了，应该是split(' ', n=1, expand=True)。 然后，将date列转换为日期类型，并提取日期部分。接下来处理wind列，同样用split('')分割风向和风力，同样的问题，分隔符可能不正确。假设wind列是类似“北风3级”，可能需要按字符分割，但具体要看数据实际情况。这里分割后的结果可能不正确，导致数据分列错误。 然后选择需要的列，但注意到在代码中有一个明显的错误：在列的列表里，用户使用了单引号和双引号混用，比如['id','city','date’,"weekday','hightest tem',...]，这里有一个错误的符号，date’的右引号是中文的右引号或者排版错误，导致语法错误。这会导致程序运行时报错，因为字符串没有正确闭合。 接下来是去重，基于city和date的组合，删除重复值。这一步没问题，但要注意inplace=True会直接修改原DataFrame。 填充缺失值部分，检查各列的数据类型，如果是float64，则用均值填充，否则用众数。这里可能的问题在于，round(2)可能会让填充的值保留两位小数，但其他列如果是整数类型的话，填充均值后可能变成浮点数，需要注意数据类型是否合适。此外，使用mode()[0]可能存在众数不存在的情况，但假设数据中存在至少一个非空值的话，应该没问题。 然后按city和date排序，降序排列。但用户要求清洗后的数据城市顺序需与原文件一致。原文件中的顺序可能并不是按city和date排序后的顺序，而是原始的读取顺序。因此，排序后再保存会导致顺序改变，这可能不符合用户需求。用户需要保持原顺序，所以在处理过程中不应进行排序操作。但代码中有sort_values，这会导致顺序变化。这可能是一个错误，需要指出。 最后保存到csv，路径中的空格问题：路径' /root/...'开头有一个空格，这可能导致文件无法保存到正确的位置，应该去掉空格。 另外，函数调用部分，if __name__=='_main_'，这里main被单下划线包围，应该是双下划线，即__main__，否则条件不成立，函数不会被执行。 总结问题点： 1. str.split('')中的分隔符错误，应该根据实际数据选择正确的分隔符，比如空格。 2. 列名列表中的引号错误，导致语法错误。 3. 排序操作可能导致城市顺序与原文件不一致，违反需求。 4. 文件保存路径开头的多余空格。 5. __main__拼写错误。 6. 可能的其他问题，比如列名拼写错误，如'hightest tem'应该是'highest temp'或者正确拼写，需检查原数据列名是否正确。 接下来需要逐步解释代码功能，指出错误和改进建议，并确保用户明白如何修改。</think>以下是对你代码的逐行分析及修改建议： ### 一、代码问题分析 1. **分隔符错误** ```python df[['date','weekday']] = df['date_week'].str.split('',n=1,expand=True) # 错误的分隔符'' ``` * 问题：空字符串分隔符无法正确拆分数据 * 建议：根据数据实际情况使用正确分隔符（如空格`' '`） 2. **引号不匹配导致语法错误** ```python df = df[['id','city','date’,"weekday','hightest tem','lowest tem',...]] # 混合引号导致错误 ``` * 问题：中文引号`’`与英文引号混用 * 建议：统一使用英文引号`'date'` 3. **列名拼写错误** ```python 'hightest tem' # 错误拼写 ``` * 建议：检查原始数据列名是否为`'highest_temp'`等规范格式 4. **排序违反需求** ```python df.sort_values(['city','date'], ascending=False) # 改变原始顺序 ``` * 问题：清洗后需保持城市原始顺序 * 建议：删除排序操作 5. **文件路径空格** ```python df.to_csv(' /root/...') # 路径首字符有空格 ``` * 建议：修正为`'/root/...'` 6. **主函数名称错误** ```python if __name__ == '_main_': # 应为__main__ ``` * 建议：修正为`__main__` ### 二、修改后代码 ```python import numpy as np import pandas as pd def deal_day_data(): # 读取数据 df = pd.read_csv('/root/Desktop/TianTq/app1/data/day.csv', encoding='utf-8') # 拆分日期和星期(假设分隔符为空格) df[['date', 'weekday']] = df['date_week'].str.split(' ', n=1, expand=True) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date # 拆分风向风力(假设分隔符为空格) df[['wind_direction', 'wind_level']] = df['wind'].str.split(' ', n=1, expand=True) # 列选择(修正引号和列名) df = df[['id', 'city', 'date', 'weekday', 'highest_temp', 'lowest_temp', 'weather', 'wind_direction', 'wind_level']] # 去重(保留第一个出现的记录) df.drop_duplicates(subset=['city', 'date'], keep='first', inplace=True) # 缺失值处理 for col in df.columns: if df[col].dtype == np.float64: df[col].fillna(round(df[col].mean(), 2), inplace=True) else: # 取第一个众数（需确保mode()非空） df[col].fillna(df[col].mode().iloc[0], inplace=True) # 移除排序操作以保持原始顺序 # 输出文件 df.to_csv('/root/Desktop/TianTq/app1/data/clean_day/clean_day.csv', index=False, encoding='utf-8') if __name__ == '__main__': deal_day_data() ``` ### 三、关键改进说明 1. **数据顺序保障** 通过移除`sort_values()`方法，确保输出数据顺序与原始文件完全一致。 2. **鲁棒性增强** 使用`mode().iloc[0]`替代`mode()[0]`，避免空数据情况下的索引错误。 3. **可维护性提升** 规范列名书写格式，使用下划线连接词组（如`highest_temp`）。 ### 四、建议验证步骤 1. 检查原始数据中`date_week`和`wind`列的实际分隔符 2. 确认输出文件中的城市顺序是否与输入文件完全一致 3. 验证填充后的缺失值是否符合业务逻辑（特别是文本型字段） 实际运行前建议使用`print(df.head())`进行中间结果验证。