Python数据清洗教程

数据清洗是数据分析流程中至关重要的一步，通过去除无效数据、处理缺失值和标准化数据格式，可以显著提升数据质量。以下是Python中常用的数据清洗方法：

常用数据清洗库

• Pandas：核心库，提供dropna()、fillna()、duplicated()等方法
• NumPy：处理数值型数据，支持数组操作与统计函数
• OpenRefine：交互式工具，适合处理复杂数据转换

数据清洗步骤

1. 检测缺失值

   df.isnull().sum()
   

   

2. 处理缺失值

   • 删除：df.dropna()
   • 填充：df.fillna(0)

3. 去重操作

   df.drop_duplicates()
   

   

4. 数据类型转换
   使用pd.to_datetime()或astype()方法标准化格式

5. 异常值处理
   通过Z-score或IQR方法识别并修正

   

注意事项

• 保留清洗记录以便追溯
• 验证数据逻辑一致性（如年龄不能为负数）
• 结合业务场景选择清洗策略

想了解更多数据处理技巧？可访问 /zh/tutorials/python_data_processing 查看进阶内容。