15、数据处理与质量检查：以二氧化碳测量数据为例

数据处理与质量检查：以二氧化碳测量数据为例

在进行数据分析之前，即使数据看起来相对干净，进行质量检查也是非常重要的。本文将以莫纳罗亚天文台的二氧化碳测量数据为例，详细介绍数据质量检查、处理缺失值以及调整数据粒度的方法。

1. 数据质量检查

在开始分析之前，我们需要对数据进行质量检查，以确保数据的准确性和可靠性。以下是具体的检查步骤：
- 检查数据行数 ：通过查看数据的首尾部分，确定数据的时间范围为1958年3月至2019年8月。根据这个时间范围，我们可以计算出应该有12 × (2019 - 1957) - 2 - 4 = 738条记录。通过检查数据框的形状，我们可以确认计算结果与实际数据行数是否匹配。

co2.shape
(738, 7)

• 检查月份特征 ：我们期望月份的值范围在1到12之间，并且每个月的出现次数应该为2019 - 1957 = 62或61次（因为记录从第一年的3月开始，到最近一年的8月结束）。

co2["Mo"].value_counts().reindex(range(1,13)).tolist()
[61, 61, 62, 62, 62, 62, 62, 62, 61, 61, 61, 61]

结果显示，1月、2月、9月、10月、11月和12月出现了61次，其余月份出现了62次，符合预期。
- 检查设备运