数据清洗是数据分析过程中的重要步骤，它确保了后续分析结果的准确性和可靠性。在这个教程中，我们将学习如何使用 Pandas 库进行数据清洗。

常见的数据清洗任务

  1. 缺失值处理 🚫
  2. 重复数据删除 🔍
  3. 数据类型转换 🔧
  4. 异常值检测和处理 ⚠️

缺失值处理

缺失值是数据集中常见的问题，处理方法包括：

  • 删除含有缺失值的行或列
  • 使用均值、中位数、众数等填充缺失值
  • 使用模型预测缺失值
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, None, 30, 22],
        'Salary': [50000, 60000, None, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除含有缺失值的行
df_clean = df.dropna()

# 使用均值填充缺失值
df_filled = df.fillna(df.mean())

# 使用模型预测缺失值（此处省略模型预测过程）

重复数据删除

重复数据会影响分析结果的准确性，删除重复数据可以避免这个问题。

# 删除重复数据
df_unique = df.drop_duplicates()

数据类型转换

数据类型转换可以确保数据的一致性和准确性。

# 将年龄列转换为整数类型
df['Age'] = df['Age'].astype(int)

异常值检测和处理

异常值可能是由错误或特殊事件引起的，处理方法包括：

  • 删除异常值
  • 使用箱线图识别异常值
  • 使用模型识别和处理异常值
# 使用箱线图识别异常值（此处省略箱线图绘制过程）

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Pandas 数据清洗的知识，可以阅读以下教程：

Pandas 图标