Python数据分析：Pandas数据清洗与分析案例
在Python数据分析中，Pandas库是处理和分析表格数据的核心工具。下面我们将通过一个具体的案例来展示Pandas的数据清洗与分析过程。
案例：分析某电商网站的销售数据
- 数据获取：
使用pandas.read_csv()或pandas.read_html()函数从csv文件或网页中读取数据。
import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('sales_data.csv')# 或从HTML页面中提取表格数据html_table = pd.read_html('电商销售报表.html')[0]]
- 数据清洗：
- 检查缺失值：使用
isnull()和sum()函数。
- 检查缺失值：使用
df.isnull().sum()
- 处理重复值：使用
duplicated()函数，然后选择需要保留的行（例如：不重复的行）。
df_duplicates = df[duplicate_rows]]
- 数据分析：
- 按时间、地区或产品类别等维度进行分组统计。
grouped_data = df.groupby(['date', 'region'])).sum()
- 使用条件来筛选数据：使用
apply()函数和逻辑判断。
filtered_data = df[condition_column:]]
通过以上的步骤，Pandas能够有效地帮助我们处理和分析各种类型的表格数据。
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