本文主要为笔者学习kaggle实战项目“Daily sea ice exten data”时心得笔记，项目主要利用NSIDC提供的每日海冰面积(sea ice extent)数据进行数据分析，学习源代码为Mathew Savage:visualisation of sea-ice data，仅供交流参考。
2 数据预处理
2.1 导入数据
因为NSIDC提供的数据为csv文件，直接利用pd.read_csv()读取
#load the data
sie=pd.read_csv('F:/program/kaggle/SIE/sie/seaice.csv')
2.2 观察数据
输入sie.head(3)，观察数据前三行
图片.png
同时利用
sie.info()列出各项基本信息
图片.png
观察数据发现，我们需要对数据做的处理如下：
- Source data 与研究无关，因此可以删掉使用
pd.drop - Year,month,day需转换为datetime型数据
pd.to_datetime - hemisphere为分类数据，包括“north”和“south”两类，在研究时可以考虑用0/1转换为数值型，这里为了对南北进行对比，利用这一项将数据划分为了两类利用
pd.drop()
sie.drop('Source Data',axis=1,inplace=True)
pd.to_datetime()
aixs=1表示删除列，inplace=True表示可以就地填充可省略。
sie['Date']=pd.to_datetime(sie[['Year','Month','Day']])
sie.index=sie['Date'].values
将三项合并为datetime类变量Date，同时将其作为sie数据的索引
数据的split
north=sie[sie['hemisphere']=='north']
south=sie[sie['hemisphere']=='south']
2.3 处理后数据
sie.head(1)
图片.png
north.head(1)
图片.png
south.head(1)
图片.png
2.4 小结
学习要点:
pd.drop() 删除指定轴
pd.to_datetime() 转变数据为datetime类型
2.5 完整代码
#load the data
sie=pd.read_csv('F:/program/kaggle/SIE/sie/seaice.csv')
sie.head(3)
sie.info()
# drop the 'Source data'
sie.drop('Source Data',axis=1,inplace=True)
#convert the provided 3 cols to datetime
sie['Date']=pd.to_datetime(sie[['Year','Month','Day']])
sie.index=sie['Date'].values
sie.head(1)
#split according to hemisphere,as we are expecting different trends for each
north=sie[sie['hemisphere']=='north']
south=sie[sie['hemisphere']=='south']
