使用Pandas时，数据清洗与处理不当的示例

原创 清疚 2025-02-05 11:18 41阅读 0赞

在Python的Pandas库中，数据清洗和处理是非常重要的环节。如果处理不当，可能会导致数据错误或者分析结果偏差。下面提供一个错误的示例：

  1. import pandas as pd
  3. # 错误的数据加载
  4. data = {'Name': ['John', 'Jane', 'David'], 
  5.               'Age': [25, 30, '45']}}  
  6. df = pd.DataFrame(data)
  8. # 错误的数据清洗，处理非数字年龄
  9. df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: int(x) if x.isnumeric() else 'Invalid'))
  11. # 这里会导致分析错误，因为'45'被错误地转化为整数45
  12. print(df[df['Age'] == 45]])

上述代码展示了数据清洗和处理不当的几个问题：

  1. 错误的数据加载，年龄列包含非数字字符串。
  2. 错误地将非数字年龄转换为整数。
  3. 分析结果错误，因为’45’被错误地识别为整数45。

在实际操作中，应遵循数据清洗和处理的基本原则，确保数据的准确性和分析的有效性。

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