Python Pandas 数据清洗基础

数据清洗是数据分析过程中的重要环节，它涉及到数据的清洗、整理和预处理。在 Python 中，Pandas 库提供了强大的数据处理功能，可以帮助我们高效地进行数据清洗。

数据清洗步骤

1. 数据导入：使用 Pandas 库读取数据文件，如 CSV、Excel 等。
2. 数据预览：使用 head()、info() 等方法查看数据的基本信息。
3. 缺失值处理：使用 isnull()、notnull() 等方法检测缺失值，并选择合适的策略进行处理，如删除、填充等。
4. 异常值处理：使用统计方法或可视化方法识别异常值，并决定是否删除或修正。
5. 数据转换：根据需要将数据类型转换为合适的格式，如将字符串转换为日期类型。

示例

以下是一个简单的数据清洗示例：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 预览数据
print(data.head())

# 检测缺失值
print(data.isnull().sum())

# 删除缺失值
data = data.dropna()

# 将字符串转换为日期类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

扩展阅读

想要了解更多关于 Pandas 的内容，可以访问我们的 Pandas 教程。

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Pandas 数据清洗