Python数据分析：pandas库数据预处理与分析案例

原创 Love The Way You Lie 2025-01-30 16:51 67阅读 0赞

Pandas是Python中一个非常强大的用于数据操作和处理的库。在数据分析过程中，数据预处理是非常关键的一环。下面我们将通过几个案例来展示pandas的数据预处理和分析。

  1. 数据清洗：
    例如，你有一份包含重复记录的数据集。
    ```python

    假设data.csv有重复的记录

    import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘data.csv’)

使用drop_duplicates()方法删除重复项

clean_data = data.drop_duplicates()

  2. 2. **缺失值处理**：
  3.    例如，你发现数据集中存在很多NaN值。
  4. ```python
  5. # 查看数据集中NaN值数量
  6. missing_count = clean_data.isnull().sum()
  7. print(missing_count)
  8. # 假设我们选择用中位数填充数值
  9. clean_data.median().to_frame().join(clean_data).dropna(inplace=True)

  1. 数据类型转换：
    例如，你发现某个列的数据应该是日期格式。

    1. # 转换日期列为日期格式
    2. clean_data['date_column'] = pd.to_datetime(clean_data['date_column']])

  2. 数据分组和聚合：
    例如，你想要分析某个类别（如’性别’）的平均年龄。

    1. # 按照性别分组并计算平均年龄
    2. grouped_data = clean_data.groupby('gender')['date_column'].mean()
    3. print(grouped_data)

以上案例展示了如何使用Pandas进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据类型转换等。然后通过数据分组和聚合来分析数据。

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