使用Python的Pandas库进行数据处理：导入、清洗、分析

原创 男娘i 2025-02-22 15:21 18阅读 0赞

首先，确保已经安装了pandas库。如果没有，可以通过pip install pandas命令来安装。

以下是一个简单的例子，演示如何使用Pandas进行数据处理：

  1. 导入数据：
    ```python
    import pandas as pd

从CSV文件或数据库中导入数据

data = pd.read_csv(‘your_data.csv’) # 替换为你的数据源

  2. 2. 数据清洗（包括处理缺失值、异常值等）：
  3. ```python
  4. # 检查数据是否有缺失值
  5. missing_values = data.isnull().sum()
  6. print("Missing values:", missing_values)
  8. # 填充或删除缺失值
  9. data.fillna(value=0, inplace=True)  # 替换为你的处理方式
  11. # 处理异常值，这里使用3σ原则（数据点落在平均值±3个标准差范围内的数据被认为是正常的）：
  12. mean = data.mean()
  13. std_dev = data.std()
  15. outliers = (data < mean - 3 * std_dev) | (data > mean + 3 * std_dev))
  17. # 删除异常值
  18. data = data[~outliers.any(axis=1))]
  20. print("Cleaned data shape:", data.shape)
  1. 数据分析（根据具体需求，可以进行描述性统计、相关性分析等）：
    ```python

    计算数据的平均值和标准差

    mean_values = data.mean()
    std_dev_values = data.std()

print(“Mean values:”, mean_values)
print(“Standard deviation values:”, std_dev_values)

查看数据的相关性

correlation_matrix = data.corr()

print(“\nCorrelation Matrix:\n”)
print(correlation_matrix)

根据需求进行更复杂的分析

```

以上就是一个使用Pandas进行数据处理的基本流程。

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