Pandas数据清洗：Python中处理缺失值、重复项等案例
在Python的pandas库中，数据清洗是数据分析的重要环节。以下是一些常见的数据清洗任务及其案例：
- 处理缺失值：
- 删除含有缺失值的行或列：
df.dropna()或df.dropna(axis=0) - 使用特定值（如0）填充缺失值：
df.fillna(0)或df['column'].fillna(value, inplace=True)(inplace参数可选)
- 删除含有缺失值的行或列：
- 处理重复项：
- 删除重复行：
df.drop_duplicates()或df.drop_duplicates(subset='column') - 计算重复项比例：
df.duplicated().mean()或df.groupby('column').size() / len(df)（假设需要计算某个列的重复率）
- 删除重复行：
- 修复数据类型：
- 根据数据内容更改数据类型：
df['column'] = df['column'].astype('desired_type')
- 根据数据内容更改数据类型：
这些案例展示了如何使用pandas库进行数据清洗，以满足后续数据分析的需求。
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