关于Pandas库在Python中的使用：数据清洗与错误排查

原创 左手的ㄟ右手 2024-12-21 23:00 99阅读 0赞

在Python中，Pandas是一个强大且广泛使用的库，主要用于处理结构化数据，如CSV、Excel、SQL数据库等。以下是如何在Pandas中进行数据清洗和错误排查：

  1. 导入Pandas：

    1. import pandas as pd

  2. 数据读取：

    • 从文件读取:
      1. df = pd.read_csv('data.csv')
    • 从数据库查询:
      1. conn = create_connection('database.cfg')
      2. df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)

  3. 数据清洗：

    • 删除重复项:
      1. df.drop_duplicates(inplace=True)
    • 处理缺失值:
      • 删除含有缺失值的行/列:
        1. df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 如果是整行，可以写df = df.dropna()
      • 填充缺失值（如使用平均值、中位数或众数）:
        1. df['column_name']'].fillna(df['column_name']'].mean(), inplace=True)

  4. 错误排查：

    • 检查数据类型是否正确:
      1. print(df.dtypes)  # 打印每个列的数据类型
    • 使用Pandas的条件判断找出问题行/列:
      ```python
      problematic_rows = df[(df[‘column_name’]’].isnull()) & (df[‘other_column’]’] != ‘expected_value’)] # 举例，如果某个列有空值且另一个列有特定值，那么这些行有问题。

通过以上步骤，你可以有效地对Pandas库中的数据进行清洗和错误排查。

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