案例分析：用Python进行数据分析时，如何利用pandas库进行数据清洗和处理？

原创 ￡神魔★判官ぃ 2025-02-03 01:36 61阅读 0赞

在Python进行数据分析时，Pandas库是数据清洗和处理的重要工具。以下是具体步骤：

  1. 导入pandas库：

    1. import pandas as pd

  2. 读取或创建数据集（如CSV文件、Excel工作簿、数据库等）：
    ```python

    从CSV文件读取数据

    data = pd.read_csv(‘file.csv’)

创建一个包含随机数的DataFrame

random_data = pd.DataFrame({‘Random Number’: np.random.rand(10)}) 

  2. 3. 数据清洗和处理：
  4. - 缺失值处理（如删除、填充等）：
  5. ```python
  6. # 删除含有缺失值的行
  7. data_no_nulls = data.dropna()
  9. # 使用特定值填充缺失值
  10. filled_data = data.fillna(value=0)  # 填充为0
  12. # 查看数据中的重复项并选择去除
  13. duplicated_data = data.duplicated()
  14. cleaned_data = data[~duplicated_data]]  # 删除重复行
  • 数据转换（如列名修改、类型转换等）：
    ```python

    修改列名为新的名字

    renamed_data = data.rename(columns={‘Old Column Name’: ‘New Column Name’}})

将某一列的数据类型从int转换为float

converted_data = data.astype({‘Column To Convert’: ‘float’}})

  2. 4. 数据分组和聚合（用于汇总数据、计算平均值、计数等）：
  3. ```python
  4. # 对数据进行分组并计算每组的平均值
  5. grouped_data = data.groupby('Grouping Column')['Value Column']].mean()
  7. # 计算某个列的所有唯一值的数量
  8. unique_values_count = data['Column to Count Unique Values'].nunique()
  10. print(grouped_data, unique_values_count)

通过以上步骤，你可以利用Pandas库进行各种数据清洗和处理。

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