使用Pandas时：数据清洗和操作错误案例

原创 逃离我推掉我的手 2025-02-01 05:51 52阅读 0赞

在使用Pandas进行数据分析时，可能会遇到各种数据清洗和操作错误。以下是一些常见的案例：

  1. 缺失值处理不当：

    • 错误：直接删除含有缺失值的行或列。
      1. df = df.dropna()  # 错误做法
    • 正确：使用Pandas提供的函数如fillna()、dropna()等进行操作。
      1. df = df.fillna(value=0)  # 正确做法

  2. 类型转换错误：

    • 错误：将字符串类型数据强制转换为数值类型，但数据格式不符合要求。
      1. df['age'] = df['age'].astype(int)  # 错误做法，年龄应为文本形式

  3. 排序和分组错误：

    • 错误：对无序的DataFrame进行排序，或者在分组操作后使用原始数据。
      1. df_sorted = df.sort_values(by='age')  # 错误做法，年龄应为文本形式

避免这些错误的关键在于理解Pandas的数据结构和函数，以及根据实际需求合理地设计数据清洗步骤。

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