使用Pandas时：数据清洗与处理问题案例

原创 电玩女神 2025-02-07 05:03 41阅读 0赞

在使用Pandas进行数据分析和处理时，常常会遇到各种数据清洗与处理的问题。下面我将举几个常见的案例：

  1. 缺失值处理：

    • 简单删除（dropna）：如果缺失值比例不高，可以选择保留所有观测值。
    • 填充法（fillna））：常见的填充方法包括使用均值、中位数、众数来填充数值型列的缺失值，或者使用模式（如’NaN’或特殊字符串）来填充空值。

  2. 异常值处理：

    • 简单删除（dropna）：极端值可能导致数据失真，可以考虑将其删除。
    • 填充法（fillna））：对于非数值型的异常值，可使用与正常值相当的值来填充。
    • 变换方法（transform））：如使用Z-score标准差方法检测并替换异常值。

  3. 数据类型转换：

    • 使用astype()方法转换列的数据类型。
    • 注意转换规则，如日期类型的转换、字符串转数字等。

以上是Pandas在数据清洗与处理中的一些常见问题及解决方案。在实际操作中，需要根据数据特点和需求进行灵活调整。

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