18、数据聚合时处理杂乱数据的方法与技巧

数据聚合时处理杂乱数据的方法与技巧

在数据处理和分析过程中，聚合数据并处理其中的杂乱信息是一项常见且具有挑战性的任务。本文将介绍几种不同的方法来完成这一任务，包括使用 itertuples 、 NumPy 数组以及 pandas 的 groupby 方法，并通过实际代码示例展示它们的使用方式和效果。

1. 使用 itertuples 循环处理数据

在处理数据时，有时需要逐行遍历数据并进行复杂的计算，例如计算每个站点的年平均温度，同时排除可能的异常值。以下是一个示例代码：

# 假设 rowlist 已经定义
rowlist[0:5]
[{'station': 'ALTAMIRA', 'avgtemp': 28.310000000000002, 
'stationcnt': 5}, {'station': 'ALTA_FLORESTA_AERO', 
'avgtemp': 29.433636363636367, 'stationcnt': 11}, 
{'station': 'ARAXA', 'avgtemp': 21.612499999999997, 
'stationcnt': 4}, {'station': 'BACABAL', 'avgtemp': 
29.75, 'stationcnt': 4}, {'station': 'BAGE', 'avgtemp': 
20.366666666666664, 'stationcnt': 9}]

# 创建 DataFrame