利用pandas進行數(shù)據(jù)清洗的7種方式
1.處理數(shù)據(jù)中的空值
我們在處理真實的數(shù)據(jù)時，往往會有很多缺少的的特征數(shù)據(jù)，就是所謂的空值，必須要進行處理才能進行下一步分析
空值的處理方式有很多種，一般是刪除或者填充
Excel通過“查找和替換”功能實現(xiàn)空值的統(tǒng)一替換：
通過“定位”刪除空值：
pandas處理空值的方式比較靈活，可以使用dropna函數(shù)刪除空值
import pandas as pd
data=pd.read_csv('成績表.csv',encoding='gbk')
data.dropna(how='any')
用fillna函數(shù)實現(xiàn)空值的填充
①使用數(shù)字0填充數(shù)據(jù)表中的空值
data.fillna(value=0)
②使用平均值填充數(shù)據(jù)表中的空值
data['語文'].fillna(data['語文'].mean())
2.刪除空格
excel中清理空格很簡單，直接替換即可
pandas刪除空格也很方便，主要使用map函數(shù)
data['姓名']=data['姓名'].map(str.strip) data
3.大小寫轉(zhuǎn)換
excel中大小寫轉(zhuǎn)換函數(shù)分別為upper()和lower()
pandas中轉(zhuǎn)換函數(shù)也為upper()和lower()
data['拼音']=data['拼音'].str.upper() data
data['拼音']=data['拼音'].str.lower() data
4.更改數(shù)據(jù)格式
excel中更改數(shù)據(jù)格式通過快捷鍵“ctrl+1”打開“設置單元格格式”：
pandas使用astype來修改數(shù)據(jù)格式，以將“語文”列改成整數(shù)為例
data['語文'].dropna(how='any').astype('int')
5.更改列名稱
excel中更改列名稱就不說了，大家都會
pandas使用rename函數(shù)更改列名稱，代碼如下：
data.rename(columns={'語文':'語文成績'})
6.刪除重復值
excel的功能區(qū)“數(shù)據(jù)”下有“刪除重復項”，可以用來刪除表中的重復值，默認保留最第一個重復值，把后面的刪除：
pandas使用drop_duplicates函數(shù)刪除重復值：
data['數(shù)學'].drop_duplicates() #默認刪除后面的重復值
data['數(shù)學'].drop_duplicates(keep='last') #刪除第一項重復值
7.修改及替換數(shù)據(jù)
excel中使用“查找和替換”功能實現(xiàn)數(shù)值的替換
pandas中使用replace函數(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)替換
data['姓名'].replace('成 功','失 敗')到此這篇關(guān)于利用pandas進行數(shù)據(jù)清洗的7種方式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas數(shù)據(jù)清洗內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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