python数据清洗小计（气象）

本文主要是介绍python数据清洗小计（气象），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

需求

数据格式如下：

1-7分别代表7个大气模式对站点数据多年的相关系数，根据显著性检验，0.231为临界值，我们需要1）找出小于临界值的数据，赋值为0；2）将不是0的数据从大到小排序，并赋权重，各权重相加为1；3）清洗后的数据，模式编号和站点不能变化。

代码实现

导入包，获得数据

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel("ttt.xlsx",sheet_name="权重")

将index赋值为站点，并给所有数据做绝对值，避免排序时负值的影响（毕竟相关系数看绝对值）。

data.index = data["站点"]
data = data.drop(["站点"],axis=1)
data = data.apply

这篇关于python数据清洗小计（气象）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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