使用Pandas时：遇到数据清洗和处理的常见问题
在使用Pandas进行数据清洗和处理时，可能会遇到以下一些常见的问题：
缺失值处理：
- 检查缺失：使用
isnull()或df.isna().sum()来检查每列是否存在缺失值。 - 填充缺失值：
- 平均值/中位数：针对数值型列，可以使用
mean()或median()填充值。 - 众数：如果众数存在，则可使用
mode()方法找到并用众数填补。 - 固定值：对于特定的值（如0、NaN代表本身），可以用该值直接填充。
- 插补方法：例如线性插补、样条插补等。
- 平均值/中位数：针对数值型列，可以使用
- 检查缺失：使用
异常值处理：
- 定义异常值范围：根据业务场景和数据分布，确定可能的异常值区间。
- 使用箱线图检测：通过箱形图找出可能的异常值点。
- 手动筛选或替换：针对确定的异常值，可以选择直接替换或者进行一定的调整。
数据类型转换：
- 确认数据类型：使用
dtypes属性查看每列的数据类型。 - 转换为所需类型：
- 数值型：例如
astype(int)或float()等方法。 - 字符串：如
astype(str)或直接用str()函数。 - 类别/分类：如
pd.factorize()，然后根据需要使用cat.codes转换。
- 数值型：例如
- 确认数据类型：使用
数据清洗和合并：
- 数据重复检查：使用
duplicated()方法检查是否存在重复的数据行。 - 去重或合并重复数据：根据需求选择保留第一行还是全部记录的方法。
- 数据合并：当需要将多个数据源按照某种条件进行合并时，可以使用Pandas的
merge()、join()等函数来实现。
- 数据重复检查：使用
以上就是使用Pandas处理数据清洗和处理常见问题的一些示例。在实际操作中，可能还需要根据具体的数据情况灵活调整策略。
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逃离我推掉我的手
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