用Python处理实验数据：读表、求均值、画图

传感器每分钟记录一次数据，一周下来就有上万条记录，用计算器一条条算显然不现实。会一点Python的学生，可以用几十行代码完成数据的读取、计算和画图。下面介绍一个基本流程。

准备数据文件

把数据整理成表格文件，保存为CSV格式。第一行是表头，表头用英文或拼音命名会更方便写代码：

这种“每行一条记录”的长表格式，最适合用程序处理。

读取数据

常用的工具是pandas库。基本步骤是：

1. 导入pandas。
2. 用读取CSV的函数把文件读成一个数据表。
3. 打印前几行，确认读取正确。

读取后先检查数据：有没有空值、数值是不是都在合理范围内。传感器偶尔会出现明显错误的读数，例如温度突然变成负几百度，要先找出来处理。

按组计算

pandas的分组功能可以按组别计算统计量。例如按“组别”分组，计算每组最终温度的平均值；按“组别和时间”分组，计算每个时刻多次测量的平均值、最大值和最小值，进而得到极差。

一个实用的做法是把计算结果另存为一个新的CSV文件，作为汇总表，方便放进报告。

画图

matplotlib库可以画各种图表。画折线图的基本步骤：

1. 为每个组别筛选出对应的数据。
2. 以时间为横轴、温度为纵轴画一条线，并设置标签。
3. 添加坐标轴标题、单位、图例和图标题。
4. 保存为图片文件，分辨率设得高一些，方便打印。

中文标签可能显示成方框，需要在代码中设置中文字体。

代码管理建议

• 原始数据文件不要修改，所有处理都在代码里完成，处理结果另存新文件。
• 代码中写注释，说明每一步在做什么。
• 每次修改分析方法，保存一个新版本的代码文件。

这样，任何时候都能从原始数据重新得到结果，答辩时评委问起数据处理过程，也能清楚说明。

用Python的好处和注意点

建议先用几条数据手工算一遍，和程序结果对比，确认代码没有写错。

不会编程怎么办

数据量不大时，电子表格完全够用。Python适合数据量大、需要反复计算或者本身就是编程类的项目。如果孩子正在学Python，用自己项目的数据来练习，比做课本习题更有动力，也能把编程和科学研究结合起来。