Python 数据清洗教程

数据清洗是数据分析的重要步骤之一。本文将介绍如何使用 Python 进行数据清洗。

常见的数据清洗任务

1. 处理缺失值
2. 处理异常值
3. 数据类型转换
4. 数据标准化

Python 数据清洗工具

• Pandas
• NumPy
• Scikit-learn

实例：使用 Pandas 清洗数据

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值
data.fillna(0, inplace=True)

# 处理异常值
data = data[(data['age'] > 0) & (data['age'] < 100)]

# 数据类型转换
data['age'] = data['age'].astype(int)

# 数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
data['age'] = scaler.fit_transform(data[['age']])

更多关于 Pandas 的内容，请参考官方文档。

图片示例

(center)

(这里插入一个与数据清洗相关的图片)