使用Python进行数据清洗：案例演示

原创喜欢ヅ旅行 2025-01-14 18:09 2阅读 0赞

数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，主要是去除数据中的噪声、缺失值和异常值等。下面我们将通过一个实际的Python数据清洗案例来演示。

假设我们有一份CSV格式的数据，如下所示：

```python
import pandas as pd

# 假设这是我们的原始数据
raw_data = {
    'ID': [1, 2, 3, 4],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, np.nan], # 假设存在缺失值
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]} # 假设存在异常值

df_raw = pd.DataFrame(raw_data)
```

现在，我们将使用Python的pandas库来执行数据清洗。

1. **检查缺失值**：
   使用`isnull()`方法检查是否存在缺失值，然后使用`sum()`计算总数量。

```python
# 检查Age列是否存在缺失值
missing_age = df_raw['Age'].isnull()

# 计算总数量
total_missing = missing_age.sum()

print(f"Total missing Age values: {total_missing}")
```

2. **处理异常值**：
   一种常见的方法是使用统计方法（如3σ原则）来识别并处理异常值。

```python
# 假设我们用3σ原则来找出Age列的异常值
mean_age = df_raw['Age'].mean()
std_dev_age = df_raw['Age'].std()

upper_bound = mean_age + 3 * std_dev_age
lower_bound = mean_age - 3 * std_dev_age

# 找出超出这个范围的Age值
outliers_age = df_raw.loc[(df_raw['Age'] > upper_bound) | (df_raw['Age'] < lower_bound)], ['ID', 'Name', 'Age']]
outliers_age = outliers_age.rename(columns={'Age': 'Potential Outlier'}}))

print(f"Outliers in Age column: {outliers_age.shape[0]}}")
```

以上案例演示了如何使用Python的pandas库进行数据清洗，包括检查并处理缺失值和异常值。

文章版权声明：注明蒲公英云原创文章，转载或复制请以超链接形式并注明出处。

发表评论取消回复

表情：

评论列表（有 0 条评论，2人围观）

还没有评论，来说两句吧...

相关阅读

相关使用Python进行数据清洗：案例演示

数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，主要是去除数据中的噪声、缺失值和异常值等。下面我们将通过一个实际的Python数据清洗案例来演示。假设我们有一份CSV格式的数据，如

喜欢ヅ旅行/ 2025年01月14日 18:09/ 0 赞/ 3 阅读

相关如何使用Python进行数据清洗和预处理

在Python中，数据清洗和预处理是一个涉及到多个步骤的过程。以下是一些基本的步骤和使用的Python库： 1. **导入必要的库**：对于数据清洗，通常会用到pandas（

谁践踏了优雅/ 2025年01月13日 12:03/ 0 赞/ 7 阅读

相关使用Python进行数据清洗：实例展示

在Python中，数据清洗通常涉及到去除重复值、处理缺失值、转换数据类型等步骤。以下是一个简单的例子：假设我们有一个关于某公司员工的CSV文件，包含"ID"（唯一标识符），

矫情吗；*/ 2025年01月09日 19:24/ 0 赞/ 4 阅读

相关使用Pandas进行数据清洗和分析的案例

假设我们有一个关于在线零售商销售数据的CSV文件，命名为`sales_data.csv`。以下是使用Pandas进行数据清洗和分析的一个案例： 1. **导入所需库**：

妖狐艹你老母/ 2025年01月01日 14:33/ 0 赞/ 27 阅读

相关使用Python进行数据分析时，遇到的数据清洗问题案例

在Python进行数据分析时，数据清洗是关键步骤，常会遇到以下几种问题的案例： 1. 缺失值处理：案例：分析用户购买行为时，发现某字段存在大量缺失值。处理方法

╰+攻爆jí腚メ/ 2024年12月23日 00:24/ 0 赞/ 50 阅读

相关使用Pandas进行数据清洗：缺失值处理案例

在Python的Pandas库中，数据清洗是一个重要的步骤，特别是处理缺失值。这里我们通过一个实际案例来说明如何使用Pandas进行缺失值处理。假设我们有一个关于某种产品销

偏执的太偏执、/ 2024年12月22日 03:48/ 0 赞/ 44 阅读

相关使用Python进行数据清洗与预处理案例分享

在数据分析过程中，数据清洗和预处理是非常关键的步骤。下面我将分享一个使用Python进行数据清洗与预处理的案例。 **案例：**假设我们有一个CSV文件，其中包含缺失值、异常

女爷i/ 2024年12月16日 07:42/ 0 赞/ 37 阅读

相关 Python数据分析工具：使用pandas进行数据清洗和分析案例

在Python数据分析中，`pandas`库是核心工具之一。它提供了高效的数据结构（Series和DataFrame）以及丰富的数据处理功能。以下是使用`pandas`进行

水深无声/ 2024年12月15日 15:39/ 0 赞/ 46 阅读

相关使用pandas进行数据清洗，错误案例分析

在使用Pandas进行数据清洗时，可能会遇到各种问题。以下是一些常见错误的案例分析以及相应的处理方法。 1. 错误类型：缺失值案例：数据集中存在某些列，但这些行在该列

梦里梦外;/ 2024年12月14日 11:45/ 0 赞/ 46 阅读

相关如何使用Python进行数据清洗？

在进行数据分析和建模之前，数据清洗是一个必要的步骤。数据清洗是通过处理和转换原始数据，使其变得更加规范、准确和可用于分析的过程。Python提供了丰富的库和工具，使数据清洗变得

本是古典何须时尚/ 2023年10月13日 16:28/ 0 赞/ 102 阅读