<pre><code>
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库引擎连接到MySQL数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@localhost:3306/changchun_data')
# 读取数据
def read_data(table_name):
query = f"SELECT * FROM {table_name}"
data = pd.read_sql(query, engine)
return data
# 数据清洗
def clean_data(data):
# 假设data是一个DataFrame对象
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp']) # 转换时间戳
return data
# 数据处理
def process_data(data):
# 示例：计算每天的平均温度
daily_avg_temperature = data.groupby(data['timestamp'].dt.date)['temperature'].mean()
return daily_avg_temperature
# 数据存储
def store_data(processed_data, table_name):
processed_data.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False)
# 主函数
if __name__ == "__main__":
raw_data = read_data("raw_weather_data")
cleaned_data = clean_data(raw_data)
processed_data = process_data(cleaned_data)
store_data(processed_data, "processed_daily_avg_temp")
</code></pre>
在本例中，我们使用Python和Pandas库来处理从MySQL数据库中获取的数据。首先，我们定义了一个`read_data`函数来读取原始数据表中的数据。然后，我们通过`clean_data`函数对数据进行清洗，包括删除缺失值和转换时间戳。接下来，我们使用`process_data`函数对数据进行进一步处理，例如计算每天的平均温度。最后，我们使用`store_data`函数将处理后的数据存储回数据库。
以上代码示例展示了如何利用数据中台系统处理和分析长春市的城市数据，从而支持更智能的城市管理。