Python数据分析工具：使用pandas进行数据清洗和分析案例

原创 水深无声 2024-12-15 15:39 103阅读 0赞

在Python数据分析中，pandas库是核心工具之一。它提供了高效的数据结构（Series和DataFrame）以及丰富的数据处理功能。

以下是使用pandas进行数据清洗和分析的一些常见场景和案例：

  1. 数据导入：首先，我们需要导入数据。例如，从CSV文件中读取：
    ```python
    import pandas as pd

data = pd.read_csv(‘filename.csv’)

  2. 2. 数据清洗：检查数据的完整性、一致性以及异常值。例如，处理缺失值：
  3. ```python
  4. # 假设'column_to_fill'列有缺失值
  5. data['column_to_fill'].fillna(value='default_value', inplace=True)
  1. 数据分析：对数据进行描述性统计、计算相关系数、分组聚合等操作。例如，计算两列的皮尔逊相关系数：
    ```python
    import numpy as np

correlation = data[[‘column1’, ‘column2’]]\
.corr().iloc[0, 1] # 将pandas.corr()结果转化为numpy数组
np.round(correlation, decimals=2)) # 进行四舍五入，保留两位小数
```

以上就是使用pandas进行数据清洗和分析的一些基本案例。在实际操作中，根据具体需求可能会有更复杂的数据处理和分析流程。

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