通过补全并运行Python代码（1.1.2.ipynb）分别统计每种传感器的数据数量和平均值。将上述统计结果截图以jpg的格式保存，命名为“1.1.2-1”。

（2）按位置统计温度和湿度数据：

通过补全并运行Python代码（1.1.2.ipynb）统计每个位置的温度和湿度传感器数据的平均值。将上述统计结果截图以jpg的格式保存，命名为“1.1.2-2”。

（3）数据清洗和异常值处理：

通过补全并运行Python代码（1.1.2.ipynb）对数据进行清洗，处理异常值。具体要求如下：

将明显异常的温度（< -10 或 > 50）和湿度（< 0 或 > 100）数据进行标记并统计。

对缺失值使用前面数据的值（如果前面值没有采用后面数据的值）进行填补。

将清洗后的数据保存为新文件cleaned_sensor_data.csv。

所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号+身份证号后六位”。