使用pandas进行数据清洗的具体操作?

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使用pandas進行數據清洗的具體操作?

匿名提問者 2023-03-28 16:55:11

使用pandas進行數據清洗的具體操作？

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小鋒 2023-03-28 16:55:11

本回(hui)答由問(wen)問(wen)達人推薦

　　使用pandas進行(xing)數據清(qing)洗通常包括以下幾個步驟：

　　導入數(shu)(shu)據：使用pandas庫的read_csv()函數(shu)(shu)導入數(shu)(shu)據文件。

　　探索性數據(ju)分析(xi)(EDA)：使用pandas庫的head()、describe()、info()等函數快速查(cha)看數據(ju)的基本(ben)情(qing)況，如(ru)數據(ju)結構、數據(ju)類(lei)型、缺失值情(qing)況等。

　　數據(ju)預處理(li)(li)：根據(ju)實際情況對數據(ju)進(jin)行處理(li)(li)，如(ru)數據(ju)類型轉換、去重、缺失(shi)值(zhi)填(tian)充(chong)、異常(chang)值(zhi)處理(li)(li)、文本清洗等。

　　數據轉換：將(jiang)數據轉換為適(shi)合(he)分(fen)析的格(ge)(ge)式(shi)，如日期格(ge)(ge)式(shi)轉換、字符串拆分(fen)、合(he)并等(deng)。

　　數(shu)(shu)據(ju)合(he)并：將(jiang)多(duo)個數(shu)(shu)據(ju)集(ji)合(he)并為一個數(shu)(shu)據(ju)集(ji)，使用(yong)pandas庫的(de)merge()或(huo)concat()函(han)數(shu)(shu)實現。

　　數(shu)(shu)據重塑：將數(shu)(shu)據按照一定的(de)方式重新(xin)排列，使用pandas庫的(de)pivot()、melt()等函(han)數(shu)(shu)實現(xian)。

　　數(shu)據抽樣(yang)：從數(shu)據集中(zhong)隨(sui)機抽取一部分(fen)數(shu)據進行分(fen)析，使(shi)用pandas庫的sample()函數(shu)實(shi)現。

　　數(shu)據分組(zu)：將數(shu)據按(an)照某些條件(jian)進(jin)行分組(zu)，使用pandas庫(ku)的groupby()函數(shu)實現。

　　數(shu)據(ju)透(tou)視表(biao)：將數(shu)據(ju)按照某些條件進行聚(ju)合分析(xi)，使用pandas庫的pivot_table()函數(shu)實現(xian)。

　　數(shu)據(ju)可(ke)視(shi)化(hua)：使用pandas庫的plot()函(han)數(shu)對(dui)數(shu)據(ju)進行可(ke)視(shi)化(hua)分析。

　　需要注意的是，數(shu)據(ju)清(qing)洗的具體(ti)操作取(qu)決(jue)于數(shu)據(ju)本身的情(qing)況，因此需要根據(ju)實際情(qing)況進(jin)行相(xiang)應的處理。

其他答案

匿(ni)名用戶 2023-03-28 16:55:11

　　Pandas 是 Python 中很流行的(de)(de)(de)(de)類(lei)庫(ku)，使用(yong)它可(ke)以(yi)進行數(shu)(shu)(shu)據科學計算和(he)數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析，并且可(ke)以(yi)聯合其他(ta)數(shu)(shu)(shu)據科學計算工具一(yi)塊兒使用(yong)，比如，SciPy，NumPy 和(he)Matplotlib，建模工程師可(ke)以(yi)通過(guo)創建端到端的(de)(de)(de)(de)分(fen)析工作流來(lai)解決業(ye)務(wu)問題。雖然我們(men)可(ke)以(yi) Python 和(he)數(shu)(shu)(shu)據分(fen)析做(zuo)很多(duo)強大的(de)(de)(de)(de)事情，但(dan)是我們(men)的(de)(de)(de)(de)分(fen)析結(jie)果的(de)(de)(de)(de)好(hao)壞(huai)依賴(lai)于數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)好(hao)壞(huai)。很多(duo)數(shu)(shu)(shu)據集(ji)存在數(shu)(shu)(shu)據缺失，或(huo)數(shu)(shu)(shu)據格式不(bu)統一(yi)(畸形數(shu)(shu)(shu)據)，或(huo)錯誤數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)情況。不(bu)管(guan)是不(bu)完(wan)善的(de)(de)(de)(de)報表，還是技術(shu)處理(li)數(shu)(shu)(shu)據的(de)(de)(de)(de)失當都會不(bu)可(ke)避免的(de)(de)(de)(de)引起(qi)“臟(zang)”數(shu)(shu)(shu)據。
匿名(ming)用戶 2023-03-28 16:55:11

　　數據(ju)(ju)(ju)(ju)清洗是(shi)對(dui)一些沒(mei)有(you)用(yong)(yong)的數據(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)處理(li)的過(guo)程。很多數據(ju)(ju)(ju)(ju)集存在(zai)數據(ju)(ju)(ju)(ju)缺失、數據(ju)(ju)(ju)(ju)格式錯誤、錯誤數據(ju)(ju)(ju)(ju)或重(zhong)復(fu)數據(ju)(ju)(ju)(ju)的情況(kuang)，如果要對(dui)使數據(ju)(ju)(ju)(ju)分析(xi)更(geng)加(jia)準確，就需要對(dui)這(zhe)(zhe)些沒(mei)有(you)用(yong)(yong)的數據(ju)(ju)(ju)(ju)進(jin)行(xing)處理(li)。在(zai)這(zhe)(zhe)個教程中，我們(men)將利用(yong)(yong) Pandas包(bao)來(lai)進(jin)行(xing)數據(ju)(ju)(ju)(ju)清洗。