使用Python进行数据清洗：去除空值、异常等操作

原创野性酷女 2025-01-04 15:42 7阅读 0赞

在Python中，我们可以使用Pandas库来进行数据清洗。以下是一些常用的操作：

1. 去除空值（NaN）：
```python
import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'Name': ['John', ' Doe', None],
                   'Age': [25, 30, np.nan],
                   'City': ['New York', 'Los Angeles', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用dropna()函数去除空值
df_cleaned = df.dropna(subset=['Name', 'Age']])

print(df_cleaned)
```

2. 去除异常值（如明显偏离平均值的数据点）：
```python
import pandas as pd

# 创建一个包含异常值的DataFrame
data = {'Name': ['John', ' Doe', 'Anomaly'],
                   'Age': [25, 30, 100], # 异常值
                   'City': ['New York', 'Los Angeles', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用z-score方法去除异常值
from scipy import stats

def remove_outliers(data, column):
    z_scores = stats.zscore(data[column])
    
    threshold = 3
    filter_indices = np.where(np.abs(z_scores)) < threshold)[0]
    
    return data.iloc[filter_indices]

df_cleaned = df.dropna(subset=['Name', 'Age']])

# 去除异常值
for column in ['Age']:
    df_cleaned[column] = remove_outliers(df_cleaned, column)

print(df_cleaned)
```

以上就是使用Python进行数据清洗的基本操作，具体方法可能会根据实际情况和需求有所不同。

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