如何利用Pandas库进行数据清洗与分析？
Pandas是一个强大的Python库，主要用于数据处理和分析。以下是如何使用Pandas进行数据清洗与分析的步骤：
数据导入：
- 使用
pd.read_csv(),read_excel(), 或其他函数根据文件格式读取数据。df = pd.read_csv('your_file.csv')
- 使用
数据清洗：
- 检查缺失值：使用
df.isnull().sum()统计每一列的缺失值数量。 - 删除重复项：使用
df.drop_duplicates()删除行或列的重复项。 - 格式化数据：根据需要对日期、时间、货币等进行格式化。
- 检查缺失值：使用
数据分析：
- 描述性统计：使用
df.describe()获取数据的主要统计特性，如平均值、标准差、最小值和最大值。 - 分组分析：根据某一列或多个列的值，将数据分组，并计算各组的统计数据。
- 关联规则挖掘：通过发现数据集中的相关性或因果关系，来辅助决策。
- 描述性统计：使用
以上就是使用Pandas进行数据清洗与分析的基本步骤。具体的操作可能需要根据你的数据和需求进行调整。
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柔光的暖阳◎
今天药忘吃喽~
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
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