Python南方涛动指数(SOI)数据分析，运用pandas与matplotlib库

简介：
本项目利用Python中的Pandas和Matplotlib库对南方涛动指数(SOI)进行数据清洗、分析及可视化展示，旨在深入理解SOI的变化趋势及其气候影响。 可以执行四个任务： **任务1：数据清洗** 使用pandas库读取soi.long.data.csv文件，并将所有时间字段提取为单独的列Date（格式为YYYY-MM-01，例如1866-01-01）。异常值应被抽取到一个单独的SOI列中。丢弃所有的缺失值并导出至新的txt文件soi_dropnan.txt，其中第一行为表头，包含“Date”和“SOI”，且数据行中的不同字段信息用逗号分隔。 **任务2：统计分析** 读取新生成的数据集soi_dropnan.txt，并选择SOI字段。计算该字段的最大值、最小值及平均值。 **任务3：离散化处理** 重新读取文件soi_dropnan.txt，利用第二步中得到的SOI最大值maxValue和最小值minValue。使用类别category=[minValue, 0, maxValue]和标签labels=[NinoRelate, LaNinaRelate]将SOI进行离散化处理。 **任务4：数据可视化** 读取文件soi_dropnan_result.csv，利用matplotlib库对SOI值进行可视化展示。图表需要包含图例、标题，并且x轴刻度以年为单位显示。