Python数据清洗与预处理技巧分享：Pandas实战案例

原创 朴灿烈づ我的快乐病毒、 2025-02-17 12:09 37阅读 0赞

Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要库。它提供了高效的数据结构如DataFrame，以及丰富的数据清洗和预处理功能。下面我将分享一些Pandas数据清洗与预处理的实用技巧和案例。

  1. 检查缺失值：
    ```python
    import pandas as pd

读取数据

df = pd.read_csv(‘your_data_file.csv’)

检查缺失值

print(df.isnull().sum())

  1. 2. **删除或填充缺失值**：
  2. - 删除：`dropna()`，默认行为是删除包含任何NaN值的行。
  3. ```python
  4. # 删除含有缺失值的行
  5. df = df.dropna()
  7. print(df.isnull().sum())  # 如果全部为0，表示没有缺失值了
  • 填充：可以使用fillna(value)方法，其中value是你想要填充的值（如整数、浮点数或字符串）。
    ```python

    使用特定值填充缺失值

    df = df.fillna(0)

print(df.isnull().sum())) # 如果全部为0，表示没有缺失值了

  1. 3. **异常值检测和处理**：
  2. - `zscore()`：计算每个数值与均值的差绝对值除以标准差（σ），大于某个阈值（如3）的通常被认为是异常值。
  3. ```python
  4. import numpy as np
  6. # 数据
  7. data = df.values
  9. # 计算z得分
  10. z_scores = np.abs((data - data.mean()) / data.std()))
  12. # 设置阈值，例如大于3的视为异常
  13. threshold = 3
  14. outliers = np.where(z_scores > threshold)[0]
  16. print("Outliers in DataFrame:", outliers)
  1. 数据类型转换：
    Pandas提供了astype()方法用于数据类型转换。
    ```python

    转换列为特定类型（如整数或浮点数）

    df[‘column_name’] = df[‘column_name’].astype(int)

或者使用Python内置的类型，例如：

df[‘column_name’] = df[‘column_name’].astype(float)
```
以上就是Pandas数据清洗与预处理的一些常用技巧和案例。希望对你在实际项目中进行数据处理有所帮助！

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