" 实验目的是为了掌握数据读入的各类函数以及简单的数据处理方法,包括新变量的生成和数据集的合并。数据读入是数据分析的第一步,也是非常重要的一步,因为数据的质量和准确性对于后续的数据分析和结果至关重要。在数据读入方面,Python中有许多不同的函数和库可以使用,例如pandas、numpy和matplotlib等。这些函数和库可以方便地读取和处理各种类型的数据,例如CSV、Excel、PDF和HTML等。 在简单的数据处理方面,新变量的生成可以通过数学运算、聚合函数和条件语句等实现。例如,可以使用聚合函数计算数据的平均值、标准差和方差等统计量,或者使用条件语句根据某些条件生成新的变量。数据集的合并是指将多个数据集合并成一个数据集,可以使用pandas中的merge、concat和join等函数实现。这些函数可以方便地将多个数据集按照不同的方式进行合并,例如按列合并、按行合并和按索引合并等。 通过掌握这些数据读入和数据处理的技能,可以更加有效地进行数据分析和处理,为后续的数据建模和机器学习打下坚实的基础。"