【Pandas 教程】6.Pandas 数据清洗
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发布时间：2025-01-19 05:33
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时间：2025-01-19 06:29
数据清洗是处理数据集中的无用数据的过程，包括数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据。通过使用Pandas包，我们可以实现数据清洗。使用测试数据集property-data.csv，本教程将演示如何使用Pandas进行数据清洗。
在数据清洗中，去除空值是常见操作。使用dropna()方法可以删除包含空字段的行。isnull()函数用于判断单元格是否为空，na参数可以设置空数据类型。例如：
实例输出结果如下：
使用inplace参数可以修改源数据DataFrame。移除指定列有空值的行同样可以使用dropna()方法。fillna()方法可以用来替换空字段，指定某列进行替换也是可能的。常用替换方法是使用列的均值、中位数值或众数。Pandas提供mean()、median()和mode()方法进行计算。实例输出结果如下，红框展示了均值替换空单元格的例子。
数据格式错误会阻碍数据分析。将包含空单元格的行删除或者将列中的所有单元格转换为相同格式有助于解决此问题。例如，以下实例演示了格式化日期：
实例输出结果如下：
数据错误也常出现，可以替换或移除错误的数据。以下实例展示了替换错误年龄数据的方法，同样设置条件语句和删除错误数据行也是可行的。
数据重复也是需要清洗的问题。duplicated()方法用于识别重复数据，drop_duplicates()方法可以直接删除重复数据。实例输出结果如下。
通过这些方法，我们可以有效地对数据进行清洗，为后续数据分析提供准确的数据基础。
