如何使用Python的pandas库进行数据清洗和分析？-向日葵屋

如何使用Python的pandas库进行数据清洗和分析？

原创朱雀 2025-02-02 10:06 56阅读 0赞

Pandas是Python中一个强大的数据分析库。以下是使用Pandas进行数据清洗和分析的基本步骤：

导入Pandas库：
```
import pandas as pd
```
数据读取：
- 如果数据在CSV文件中，可以这样读取：
```
df = pd.read_csv('filename.csv')
```
- 对于Excel、SQL数据库或JSON格式的数据，Pandas提供了相应的函数进行读取。

数据清洗：

查看数据的摘要信息（如：行数、列名、非空值比例等）：
```
df.info()
```

处理缺失值（如删除、用某个值填充等）：

# 删除含有缺失值的行
df = df.dropna()
# 填充某一列的缺失值，这里以均值为例
mean_value = df['column_name'].mean()
df['column_name'] = df['column_name'].fillna(mean_value)

处理异常值（如：使用四分位范围进行数据剪裁等）：

# 使用四分位范围进行数据剪裁
q1, q3 = df['column_name'].quantile([0.25, 0.75]])
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column_name'] >= q1 - 1.5 * iqr) & (df['column_name'] <= q3 + 1.5 * iqr))]
# 如果某列存在异常值，可以使用插值方法进行修正
df['column_name'] = df['column_name'].interpolate()

数据分析：

计算和分析数值型变量（如：平均值、标准差等）：

mean_value = df['column_name'].mean()
std_dev = df['column_name'].std()
# 分析不同分类变量（如：性别、地区等）的分布情况
gender_distribution = df['gender_column'].value_counts(normalize=True)

制作数据可视化图表（如：直方图、箱形图、散点图、折线图等）：

import matplotlib.pyplot as plt
# 直方图
plt.hist(df['column_name']], bins=10, edgecolor='black')
plt.title('Histogram of Column Name')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()
# 散点图
plt.scatter(df['column1_name']], df['column2_name'])
plt.title('Scatter Plot of Column 1 and Column 2')
plt.xlabel('Column 1')
plt.ylabel('Column 2')
plt.show()