使用pandas进行数据清洗的具体操作?

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使用pandas進行數據清洗的具體操作?

匿(ni)名提問者(zhe) 2023-03-28 16:55:11

使用pandas進行數據清洗(xi)的(de)具體(ti)操作(zuo)？

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小鋒(feng) 2023-03-28 16:55:11

本回答由問(wen)問(wen)達(da)人(ren)推(tui)薦

　　使用(yong)pandas進(jin)行數據清洗通常包括(kuo)以(yi)下幾個步(bu)驟(zou)：

　　導入(ru)數據：使用pandas庫(ku)的(de)read_csv()函(han)數導入(ru)數據文件。

　　探索性數據分析(EDA)：使用pandas庫的(de)head()、describe()、info()等(deng)(deng)函數快速查看數據的(de)基本(ben)情況，如數據結構(gou)、數據類型、缺(que)失值情況等(deng)(deng)。

　　數(shu)據(ju)預(yu)處理：根據(ju)實(shi)際情況對數(shu)據(ju)進行處理，如數(shu)據(ju)類型轉換、去重、缺(que)失值(zhi)填充、異(yi)常值(zhi)處理、文本清洗等。

　　數據(ju)轉(zhuan)(zhuan)換：將(jiang)數據(ju)轉(zhuan)(zhuan)換為適合分析的格式，如日(ri)期格式轉(zhuan)(zhuan)換、字符串拆(chai)分、合并等。

　　數(shu)據(ju)合(he)并(bing)：將多個(ge)(ge)數(shu)據(ju)集(ji)合(he)并(bing)為一個(ge)(ge)數(shu)據(ju)集(ji)，使(shi)用(yong)pandas庫的merge()或concat()函數(shu)實現(xian)。

　　數據重塑(su)：將數據按照一定的(de)方式重新排列(lie)，使(shi)用pandas庫的(de)pivot()、melt()等函數實現。

　　數據抽樣：從(cong)數據集(ji)中(zhong)隨(sui)機抽取一部(bu)分數據進(jin)行分析，使用pandas庫(ku)的sample()函數實現。

　　數(shu)據分(fen)組(zu)(zu)：將數(shu)據按照某些條件進行分(fen)組(zu)(zu)，使用pandas庫的groupby()函數(shu)實現。

　　數據透視(shi)表：將數據按照(zhao)某些條(tiao)件(jian)進行聚合(he)分析，使用pandas庫(ku)的pivot_table()函數實現。

　　數(shu)據(ju)可(ke)視化(hua)：使用pandas庫(ku)的plot()函數(shu)對(dui)數(shu)據(ju)進行可(ke)視化(hua)分析。

　　需要注意的是，數據清洗(xi)的具體操作取決于數據本身的情況，因(yin)此需要根據實際情況進行相應的處理。

其他答案

匿名用戶(hu) 2023-03-28 16:55:11

　　Pandas 是 Python 中(zhong)很(hen)流(liu)行(xing)的(de)(de)類庫(ku)，使用(yong)它可(ke)以(yi)進(jin)行(xing)數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)計算(suan)和數據(ju)(ju)分(fen)析，并且(qie)可(ke)以(yi)聯合其(qi)他(ta)數據(ju)(ju)科(ke)學(xue)計算(suan)工(gong)具一(yi)(yi)塊(kuai)兒(er)使用(yong)，比如，SciPy，NumPy 和Matplotlib，建模工(gong)程師可(ke)以(yi)通過(guo)創建端(duan)(duan)到端(duan)(duan)的(de)(de)分(fen)析工(gong)作流(liu)來解(jie)決業務問題。雖然(ran)我們可(ke)以(yi) Python 和數據(ju)(ju)分(fen)析做很(hen)多(duo)強大的(de)(de)事情，但是我們的(de)(de)分(fen)析結果(guo)的(de)(de)好(hao)壞依賴于數據(ju)(ju)的(de)(de)好(hao)壞。很(hen)多(duo)數據(ju)(ju)集(ji)存在數據(ju)(ju)缺失(shi)，或數據(ju)(ju)格式不統一(yi)(yi)(畸形數據(ju)(ju))，或錯誤(wu)數據(ju)(ju)的(de)(de)情況。不管是不完善的(de)(de)報表，還是技術處理數據(ju)(ju)的(de)(de)失(shi)當都會不可(ke)避免(mian)的(de)(de)引起“臟”數據(ju)(ju)。
匿名用戶 2023-03-28 16:55:11

　　數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)清洗是對(dui)(dui)一些沒有(you)用(yong)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進行處(chu)理的過(guo)程。很(hen)多數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)存在(zai)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)缺失、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)格式錯(cuo)誤(wu)、錯(cuo)誤(wu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)或重復(fu)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)的情況，如果(guo)要對(dui)(dui)使數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分析更(geng)加準確，就(jiu)需(xu)要對(dui)(dui)這(zhe)些沒有(you)用(yong)的數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進行處(chu)理。在(zai)這(zhe)個教程中，我們將利用(yong) Pandas包來進行數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)清洗。