从网上抓取历史统计数据后,由于时间跨度比较长,有些数据不全,用python批量过滤处理。
一、存在的问题
1、缺月份及数据。
| date | 2022年2月 | 2022年1月 | 2021年12月 | 2021年11月 |
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本文介绍如何利用Python解决数据不全的问题,包括缺失月份、月度数据、年度数据以及季度数据的处理。通过创建空白文档、合并数据、平均值估算等方法,对抓取的历史统计数据进行批量过滤和填充,确保数据完整性,为后续数据分析做好准备。
从网上抓取历史统计数据后,由于时间跨度比较长,有些数据不全,用python批量过滤处理。
一、存在的问题
1、缺月份及数据。
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