数据预处理是数据分析中非常重要的一步，它确保我们的数据干净、准确，便于后续的分析。本教程将介绍如何使用 Pandas 库进行数据预处理。

常见的数据预处理任务

  1. 数据清洗：处理缺失值、重复值等。
  2. 数据转换：将数据转换为适合分析的格式。
  3. 数据整合：将来自不同来源的数据合并。

示例

以下是一个简单的数据预处理示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Salary': [50000, 60000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 处理缺失值
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

# 处理重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 查看处理后的 DataFrame
print(df)

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以访问官方文档。

图片

数据可视化

数据可视化是数据预处理的重要环节，以下是一些常用的数据可视化工具：

Python_Matplotlib

数据清洗

数据清洗是数据预处理的第一步，以下是一些常用的数据清洗方法：

Data_Cleaning_Pandas