数据分析库探究：使用Pandas进行数据清洗与处理的示例？

原创 我就是我 2024-12-29 10:15 60阅读 0赞

Pandas是Python中最常用的数据分析库。它提供了一种结构化的方式来存储和操作数据。

以下是一个使用Pandas进行数据清洗与处理的示例：

  1. 导入所需库：

    1. import pandas as pd

  2. 创建一个数据样本，例如包含缺失值的DataFrame：

    1. data = {
    2.  'Name': ['John', 'Jane', 'Doe'],
    3.  'Age': [30, 25, None],
    4.  'City': ['New York', 'Chicago', 'Los Angeles']
    5. }
    6. df = pd.DataFrame(data)

  3. 数据清洗与处理：

    a. 检查并填充缺失值：

    1. df.fillna(value=0, inplace=True)  # 填充为0， inplace=True表示直接修改原始数据

    b. 处理异常值（比如年龄超过100岁）：

    1. # 仅保留合法的年龄
    2. df = df[(df['Age'] >= 0) & (df['Age'] <= 100)]

以上示例展示了使用Pandas进行数据清洗与处理的基本流程。

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