数模数据处理总结

请假半个月，回学校后发现代码都不会写了。。。

pycharm 安装包 以及选择python版本

file->settings->project:XX->project interpreter

 读取excel文件，dataframe转换为列表

file_path = r'附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='监测点A逐小时污染物浓度与气象实测数据',header=0)
df_data = np.array(df).tolist()

输出excel文件

columns = ['检测时间', '地点', 'SO2监测浓度(μg/m³)', 'NO2监测浓度(μg/m³)', 'PM10监测浓度(μg/m³)', 'PM2.5监测浓度(μg/m³)', 'O3监测浓度(μg/m³)',
               'CO监测浓度(mg/m³)','AQI','主要污染物','AQI Ranking', 'temperature', 'mild', 'pressure ', 'speed', '风向(°)'
               ]
mp = ['SO2', 'NO2', 'PM10', 'PM2.5', 'O3', 'CO']
newdf = pd.DataFrame(day_all,columns=columns)
newdf.to_excel('new day_all_avg.xlsx',index=False)

时间类型的操作，datetime 可以进行加减时间，df_data[i][0]为datetime类型

temp = []
curtime = df_data[0][0]
temp.append(df_data[0])
oneHour = datetime.timedelta(hours=1)
for i in range(1, (len(df_data))):
    curtime = curtime + oneHour
    while curtime != df_data[i][0]:
        temp.append([curtime, '监测点A'] + ['-'] * 11)
        print(temp[-1])
        curtime += oneHour
    temp.append(df_data[i])

matlab进行数据缺失处理

导入数据，新建实时脚本，数据清理，然后在弹窗进行选择