Python数据分析：Pandas数据清洗和处理常见问题

原创 以你之姓@ 2025-02-22 21:54 15阅读 0赞

Pandas是Python中一个强大的数据处理库，主要用于数据清洗、整理、分析等。在实际操作中，可能会遇到以下一些常见的问题：

  1. 缺失值处理：

    • 删除：如果缺失值占的比例不大，可以选择删除。
    • 填充：如用平均值、中位数、众数等填充；或者使用特定的值（如NaN）来表示缺失。

  2. 异常值处理：

    • 直接删除：对于极端异常的数据，可以考虑直接删除。
    • 替换或修正：可以通过计算、插值等方式对异常值进行替换或修正。

  3. 数据一致性检查：

    • 列名校验：确保每列的名称都正确无误。
    • 数据类型校验：检查每个列的数据类型是否符合预期。

  4. 重复数据处理：

    • 删除重复项：使用drop_duplicates()函数，根据需要选择保留主键或所有列的重复项。

以上就是Pandas在数据清洗和处理常见问题时的一些操作。在实际使用中，还需要根据具体需求进行调整。

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