Pandas 数据清洗教程

数据清洗是数据分析过程中非常重要的一环。本教程将带你了解如何使用 Pandas 库对数据进行清洗。

数据清洗的重要性

在进行数据分析之前，数据往往需要经过清洗，以去除无效、不准确或不完整的记录。以下是数据清洗的一些重要性：

提高数据质量：清洗后的数据将更加准确和可靠。
减少错误：清洗数据可以减少因数据质量问题导致的分析错误。
提高效率：清洗后的数据更容易进行分析和处理。

常见的数据清洗任务

以下是一些常见的数据清洗任务：

删除重复记录
处理缺失值
去除异常值
数据转换
合并和拆分数据

Pandas 数据清洗示例

以下是一个简单的数据清洗示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, None, 22],
    'Salary': [50000, 70000, 60000, 80000]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复记录
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 去除异常值
df = df[(df['Age'] > 0) & (df['Age'] < 100)]

# 数据转换
df['Salary'] = df['Salary'].astype(int)

print(df)

扩展阅读

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