Python 数据清洗教程

数据清洗是数据分析中非常重要的一环。本教程将介绍如何使用 Python 进行数据清洗。

常见的数据问题

在进行数据清洗之前，我们首先需要了解数据中可能存在哪些问题。以下是一些常见的数据问题：

• 缺失值：数据中存在一些缺失的值。
• 异常值：数据中存在一些不符合常规的数据。
• 重复数据：数据中存在重复的记录。
• 格式不统一：数据中的格式不一致。

数据清洗步骤

1. 导入必要的库

import pandas as pd

2. 读取数据

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 检查数据

data.info()
data.describe()

4. 处理缺失值

data.fillna(method='ffill', inplace=True)

5. 处理异常值

data = data[(data['age'] > 18) & (data['age'] < 60)]

6. 处理重复数据

data.drop_duplicates(inplace=True)

7. 格式化数据

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

图片示例

数据清洗过程中，可能会遇到各种问题。以下是一个处理缺失值的例子：

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 数据分析的知识，可以阅读我们的Python 数据分析教程。