文档摘要

9.2 数据科学案例：气象数据分析 从 CSV 原始数据到分组统计与可视化报告，走一遍数据科学的完整流水线：读入 → 清洗 → 派生指标 → 分组聚合 → 出图存档。涉及第 4 章 IO 与第 6 章 DataFrames。 数据准备 模拟一份城市日均气温表（实际项目里换成你的 CSV）： 清洗与派生 分组聚合：回答三个业务问题 可视化与存档 数据流水线各环节与产物 数据流水线各环节与产物 ⚠️ 常见坑：… 会员。《9.2 数据科学案例：气象数据分析》收录于灏天文库文集《Julia科学计算编程实战教程》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/156-julia%E7%A7%91%E5%AD%A6%E8%AE%A1%E7%AE%97%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%95%99%E7%A8%8B

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