Python 数据清洗指南

数据清洗是数据分析过程中的重要一步，它确保了数据的质量和准确性。以下是使用 Python 进行数据清洗的一些基本步骤和技巧。

数据清洗步骤

1. 数据导入：首先，您需要将数据导入到 Python 中。常用的库有 pandas。

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('data.csv')
   

2. 数据预览：使用 head() 方法预览数据的前几行。

   data.head()
   

3. 缺失值处理：检查数据中的缺失值，并选择合适的策略进行处理。

   • 删除：使用 dropna() 方法删除含有缺失值的行或列。
   • 填充：使用 fillna() 方法填充缺失值，可以使用平均值、中位数或最频繁出现的值。

   data.dropna(inplace=True)
   # 或者
   data.fillna(data.mean(), inplace=True)
   

4. 异常值处理：检查数据中的异常值，并决定是否删除或修正。

   import numpy as np
   q1 = data['column'].quantile(0.25)
   q3 = data['column'].quantile(0.75)
   iqr = q3 - q1
   lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
   upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
   data = data[(data['column'] >= lower_bound) & (data['column'] <= upper_bound)]
   

5. 数据转换：根据需要转换数据类型，例如将字符串转换为数字。

   data['column'] = data['column'].astype(float)
   

6. 重复值处理：删除数据中的重复值。

   data.drop_duplicates(inplace=True)
   

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 数据清洗的知识，可以阅读以下文章：

• Pandas 数据清洗教程

data_cleaning

希望这个指南能帮助您更好地进行数据清洗。祝您数据分析愉快！