Python实现的《数据处理与可视化》实验报告（温度和出行人数的比较、骑行长度和性别年龄） 课程报告+html文件及图
《数据处理与可视化》实验报告
目录
一、 实验内容
Ø 数据读取
Ø 数据清洗
Ø 数据可视化
Ø 相关性分析
二、 数据读取
首先，需要进行导包操作：
1. import pandas as pd
2. import numpy as np
接着，用pandas来进行对csv中数据的读取：
1. df = pd.read_csv("201506-citibike-tripdata.csv")
2. print(df.head())
输出前五行，得到如下结果：
可以看到，读取成功。
三、 数据清洗
首先，先看是否有空值：
1. print(df.isnull().sum())
发现有空值，删除空值所在行并保存数据到cleanedDate.csv：
1. df = df.dropna()
2. df.to_csv("cleanedData.csv")
