数据可视化绘图数据预处理代码示例 - Python Pandas

以下是一个基本的数据预处理示例，用于清洗和转换数据，以便进行可视化绘图：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除无用列
data = data.drop(['id', 'timestamp'], axis=1)

# 处理缺失值
data = data.fillna(0)

# 转换数据类型
data['price'] = data['price'].astype(int)
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 创建新列
data['year'] = data['date'].dt.year
data['month'] = data['date'].dt.month

# 分组数据
grouped = data.groupby(['year', 'month']).agg({'price': 'mean'})

# 重置索引
grouped = grouped.reset_index()

# 导出数据
grouped.to_csv('processed_data.csv', index=False)

此示例演示了以下预处理步骤：

1. 读取数据
2. 删除无用列
3. 处理缺失值
4. 转换数据类型
5. 创建新列
6. 分组数据
7. 重置索引
8. 导出数据

这些步骤可根据数据集的需求进行调整和修改。