在Python中使用Pandas进行数据清洗问题-蒲公英云

在Python中使用Pandas进行数据清洗问题

原创女爷i 2025-01-05 01:21 80阅读 0赞

在Python中，使用Pandas进行数据清洗主要是针对数据集中的不一致、缺失值、异常值等问题进行处理。以下是一些常用的数据清洗操作：

导入和检查数据：

import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 检查数据的基本信息，如长度、类型等
print(data.info())

处理缺失值：

删除含有缺失值的行或列：

data.dropna()  # 删除包含任何缺失值的行
data.dropna(subset=['column_name'])  # 删除特定列的全部缺失值
# 用某个值填充缺失值，如均值、中位数等
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

处理异常值：

根据业务规则或统计方法识别异常值

将异常值替换为合理值（如平均值、中位数）：

# 使用Z-score标准检测异常值
z_scores = data['column_name'].apply(lambda x: (x - data['column_name'].mean()) / data['column_name'].std()))
threshold = 3
outliers = z_scores[z_scores.abs() > threshold].index
# 将异常值替换为合理值（如均值、中位数））
for outlier in outliers:
    data.loc[outlier, 'column_name']] = data['column_name'].mean()
# 使用新的数据检查是否存在剩余的异常值
remaining_outliers = z_scores[z_scores.abs() > threshold].index
if len(remaining_outliers)) > 0:
    print('存在剩余的异常值，请进一步处理...')
else:
    print('处理完成后，没有发现剩余的异常值。')