import?numpy?as?np
import?pandas?as?pd

#?打開文件
FileNameStr?=?‘BeijingPM20100101_20151231.csv‘
df?=?pd.read_csv（FileNameStr?encoding=‘utf-8‘）

#?禁止省略列信息
pd.set_option（‘display.max_columns‘?None）
#?打印信息
print（“--------------head--------------“）
print（df.head（））
print（“------------describe------------“）
print（df.describe（））
print（“--------------info--------------“）
print（df.info（））
print（“================================“）

#?打開文件，僅讀取第7至第10列
FileNameStr?=?‘BeijingPM20100101_20151231.csv‘
df?=?pd.read_csv（FileNameStr?encoding=‘utf-8‘?usecols=[6?7?8?9]）

#?打印信息

#?總行數
print（“Total?of?rows:?{}“.format（len（df.index）））

#?顯示某列缺失值個數
#?print（“The?number?of?missing?data?in?PM_Dongsi:?{}“.format（len（df.index）?-?len（df[‘PM_Dongsi‘].dropna（））））
#?為了書寫簡便，使用循環(huán)，遍歷所有列，獲得每列缺失值個數
for?col?in?df:
????#dropna（）會去除缺省值的數據，遂得到每列的缺失數據數
????print（“The?number?of?missing?data?in?{}:?{}“.format（col?len（df.index）?-?len（df[col].dropna（））））

#?獲取所有列均為缺失值的行的個數，how=‘all‘是限定所有列均為缺省值
print（“The?number?of?missing?data?in?BOTH:?“?len（df.index）?-?len（df.dropna（how=‘all‘）））

#解決問題1，答案輸入到PM_Beijing1.csv
#?打開文件，僅讀取第7至第10列
FileNameStr?=?‘BeijingPM20100101_20151231.csv‘
df?=?pd.read_csv（FileNameStr?encoding=‘utf-8‘?usecols=[1?6?7?8?9]）

#?新建平均值列，并將平均值寫入
#?其中，iloc[:?1:5]指第2到第5列，mean（axis=1）為求行平均值
df[‘PM_ave‘]?=?df.iloc[:?1:5].mean（axis=1）
#?保存到文件，其中以‘year‘分組，計算‘PM_ave‘列的平均值。
df.groupby（‘year‘）[‘PM_ave‘].mean（）.to_csv（“PM_Beijing1.csv“）
#?為方便，再打印一份
print（df.groupby（‘year‘）[‘PM_ave‘].mean（））






#解決問題2，答案輸入到PM_Beijing2.csv
#?打開文件，僅讀取第7至第10列
FileNameStr?=?‘BeijingPM20100101_20151231.csv‘
df?=?pd.read_csv（FileNameStr?encoding=‘utf-8‘?usecols=[1?2?6?7?8?9]）

#?新建平均值列，并將平均值寫入
#?其中，iloc[:?2:6]指第3到第6列，mean（axis=1）為求行平均值
df[‘PM_ave‘]?=?df.iloc[:?2:6].mean（axis=1）
#?保存到文件，其中以‘year‘和‘month‘分組，計算‘PM_ave‘列的平均值。
df.groupby（[‘year‘?‘month‘]）[‘PM_ave‘].mean（）.to_csv（“PM_Beijing2.csv“）
#?為方便，再打印一份
print（df.groupby（[‘year‘?‘month‘]）[‘PM_ave‘].mean（））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2020-05-19?23:08??北京空氣質量\
?????目錄???????????0??2020-05-19?23:07??北京空氣質量\PM_BeiJing\
?????文件????33960588??2020-05-19?23:07??北京空氣質量\PM_BeiJing.zip
?????目錄???????????0??2020-05-19?23:12??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\
?????目錄???????????0??2020-05-18?16:14??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\inspectionProfiles\
?????文件?????????174??2020-05-18?10:10??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\inspectionProfiles\profiles_settings.xml
?????文件?????????201??2020-05-18?10:10??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\misc.xml
?????文件?????????279??2020-05-18?10:10??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\modules.xml
?????文件?????????361??2020-05-18?10:10??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\PM_BeiJing.iml
?????文件???????10010??2020-05-19?23:12??北京空氣質量\PM_BeiJing\.idea\workspace.xml
?????文件?????3173618??2020-04-07?10:30??北京空氣質量\PM_BeiJing\BeijingPM20100101_20151231.csv
?????文件?????????157??2020-05-18?16:22??北京空氣質量\PM_BeiJing\PM_Beijing1.csv
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?????目錄???????????0??2020-05-18?16:15??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\
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?????文件????????1766??2020-05-18?10:04??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__init__.py
?????目錄???????????0??2020-05-18?16:14??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__pycache__\
?????文件???????11132??2020-05-18?10:04??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__pycache__\isoparser.cpython-37.pyc
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?????文件????????2085??2020-05-18?10:04??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\parser\__pycache__\__init__.cpython-37.pyc
?????文件???????24904??2020-05-18?10:04??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\relativedelta.py
?????文件???????66514??2020-05-18?10:04??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\rrule.py
?????目錄???????????0??2020-05-18?16:14??北京空氣質量\PM_BeiJing\venv\Lib\site-packages\dateutil\tz\
............此處省略3979個文件信息