Pandas 数据清洗基础教程

数据清洗是数据分析的重要步骤，特别是对于使用 Pandas 库进行数据处理的用户来说。本教程将带你了解 Pandas 数据清洗的基本操作。

数据清洗步骤

1. 缺失值处理

   • 使用 isnull() 或 notnull() 来检测缺失值。
   • 使用 dropna() 来删除包含缺失值的行或列。
   • 使用 fillna() 来填充缺失值。

2. 异常值处理

   • 使用 describe() 来查看数据的统计描述。
   • 使用 plot() 来绘制数据的可视化图表，帮助识别异常值。
   • 使用 replace() 来替换异常值。

3. 数据转换

   • 使用 astype() 来转换数据类型。
   • 使用 pd.to_datetime() 来转换日期格式。
   • 使用 pd.to_numeric() 来转换数值格式。

4. 数据合并

   • 使用 merge() 来合并两个 DataFrame。
   • 使用 join() 来连接两个 Series。

实例演示

假设我们有一个名为 data.csv 的文件，包含一些学生的成绩信息。以下是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 检测缺失值
print(df.isnull().sum())

# 删除缺失值
df_cleaned = df.dropna()

# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)

# 转换数据类型
df['age'] = df['age'].astype(int)

# 合并数据
df_merger = pd.merge(df, df_filled, on='student_id')

扩展阅读

如果你对 Pandas 数据清洗有更深入的兴趣，可以阅读以下教程：

• Pandas 官方文档 - 数据清洗

数据清洗