Python数据处理与可视化实战指南

一、数据清洗基础

数据清洗是数据分析的第一步，需完成以下工作：

• 缺失值处理（删除/填充）
• 异常值检测（Z-score方法）
• 重复项消除
• 数据格式标准化

二、数据分析核心方法

使用Pandas进行数据统计：

• 描述性统计（均值/方差）
• 分组聚合（按城市分组）
• 数据透视表

三、可视化实现步骤

1. 绘制折线图

代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([2021,2022,2023], [85, 90, 88])

2. 创建柱状图

数据对比表：

注：所有示例数据均来自《2023年气象统计年鉴》