Pandas 数据清洗教程

数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它确保了数据的质量和准确性。本文将介绍如何使用 Pandas 库进行数据清洗。

数据清洗步骤

1. 检查数据：使用 head() 和 info() 方法查看数据的基本信息。
2. 处理缺失值：使用 isnull() 和 dropna() 方法检查和处理缺失值。
3. 数据类型转换：使用 astype() 方法转换数据类型。
4. 重复值处理：使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法处理重复值。
5. 异常值处理：使用描述性统计或可视化方法识别和处理异常值。

示例代码

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检查数据
print(data.head())
print(data.info())

# 处理缺失值
data = data.dropna()

# 数据类型转换
data['age'] = data['age'].astype(int)

# 处理重复值
data = data.drop_duplicates()

# 异常值处理
# 这里可以添加具体的异常值处理代码

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以阅读以下教程：

• Pandas 教程
• Pandas 数据清洗进阶

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