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使用Pandas进行数据清洗主要包括以下几个步骤:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_data.csv') # 或者其他格式,如Excel, SQL等
print(df.head()) # 查看前几行数据
print(df.info()) # 查看数据类型和缺失值情况
print(df.describe()) # 查看数值型数据的统计信息
print(df.isnull().sum())
df.fillna(value=0, inplace=True)
df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 前向填充
df.fillna(method='bfill', inplace=True) # 后向填充
df.dropna(inplace=True) # 删除包含缺失值的行
# 或者删除特定列的缺失值
df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)
print(df.duplicated().sum()) # 查看重复值的数量
df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复行
# 或者删除特定列的重复值
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)
df['column_name'] = df['column_name'].astype('int') # 转换为整数类型
df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name']) # 转换为日期时间类型
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()
df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_value', 'new_value')
df[['new_column1', 'new_column2']] = df['column_name'].str.split(',', expand=True)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df[['column_name']] = scaler.fit_transform(df[['column_name']])
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='inner')
# 连接两个DataFrame
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 垂直连接
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 水平连接
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
通过以上步骤,你可以有效地使用Pandas进行数据清洗,确保数据的质量和一致性。
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