使用Pandas进行Python数据清洗：案例与方法-向日葵屋

使用Pandas进行Python数据清洗：案例与方法

原创朱雀 2025-03-04 02:36 25阅读 0赞

在Python数据分析中，Pandas库是处理表格型数据的首选工具。数据清洗，也就是对原始数据进行预处理，以确保后续分析的准确性和完整性。以下是一个使用Pandas进行数据清洗的简单案例：

假设我们有一张包含缺失值的CSV文件：

import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('dirty_data.csv')
print(data.head())  # 输出前5行以查看原始数据

这里，我们的dirty_data.csv可能包含如下类型的缺失值：

针对这些情况，我们可以使用Pandas提供的各种方法进行数据清洗。例如：

# 删除含有缺失值的列
data = data.dropna(how='column')  # 或者使用fillna()
print(data.head())  # 输出已经清洗过的数据

# 使用其他单元格的值填充缺失值
fill_value = data.iloc[:, i].mean()  # 假设i是要填充的列索引
data[i] = data[i].fillna(fill_value)
print(data.head())  # 输出已经清洗过的数据

以上就是使用Pandas进行Python数据清洗的基本案例和方法。根据实际情况，可能需要结合其他数据分析工具和技巧进行更深入的数据清洗。

使用Pandas进行Python数据清洗：案例与方法