使用Pandas处理CSV文件时，遇到的读取、清洗和合并问题示例？

原创 Dear 丶 2025-02-12 00:48 35阅读 0赞
  1. 读取CSV文件：
    假设我们有一个名为”data.csv”的CSV文件，我们可以使用Pandas的read_csv()函数来读取它。
  1. import pandas as pd
  3. data = pd.read_csv('data.csv')
  1. 清洗数据（处理缺失值、异常值等）：
    • 处理缺失值：可以使用fillna()方法填充。
  1. # 假设'column_to_fill'列有缺失值
  2. data['column_to_fill'].fillna(value, inplace=True)
  • 处理异常值：比如可以用箱线图或Z-score来检测和处理。
  1. 合并数据（根据特定条件或列进行合并）：
    • merge()函数用于合并数据，可以基于行或列进行合并。
  1. # 假设我们有两个数据集，一个包含用户ID（'user_id'列），另一个包含用户信息（'user_info'列）。
  2. user_ids = pd.DataFrame({'user_id': ['1', '2', '3']}})
  3. user_info = pd.DataFrame({'user_id': ['1', '2', '3'], 'user_info': [['info1', 'age1'], ['info2', 'age2'], ['info3', 'age3']]}})
  5. # 合并用户信息，条件是user_id相同
  6. merged_data = pd.merge(user_ids, user_info, on='user_id'))
  8. print(merged_data)

以上示例展示了如何在Pandas中处理CSV文件的读取、清洗和合并问题。

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