使用Pandas进行数据清洗时的问题实例

原创 古城微笑少年丶 2025-02-16 07:54 39阅读 0赞

在使用Pandas进行数据清洗时，可能会遇到以下几种问题实例：

  1. 缺失值处理：

    • 问题：数据集中存在大量的缺失值。
    • 解决方案：可以使用fillna()函数填充空值，或者选择合适的方法（如平均值、中位数等）。

  2. 异常值检测与处理：

    • 问题：数据集中存在一些明显偏离其他值的异常值。
    • 解决方案：可以使用describe()和箱线图（boxplot）来检测异常值，然后选择合适的方法进行处理，例如删除、替换或将其视为正常值。

  3. 数据一致性检查：

    • 问题：不同来源的数据在某些字段上存在不一致的情况。
    • 解决方案：可以使用Pandas的merge()或者join()方法将数据按照特定字段进行合并，并检查是否存在重复项或字段不一致的情况。
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