Python数据清洗与预处理技巧分享：Pandas实战案例

原创朴灿烈づ我的快乐病毒、 2025-02-17 12:09 7阅读 0赞

Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要库。它提供了高效的数据结构如DataFrame，以及丰富的数据清洗和预处理功能。下面我将分享一些Pandas数据清洗与预处理的实用技巧和案例。

1. **检查缺失值**：
```python
import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data_file.csv')

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())
```
2. **删除或填充缺失值**：
- 删除：`dropna()`，默认行为是删除包含任何NaN值的行。
```python
# 删除含有缺失值的行
df = df.dropna()

print(df.isnull().sum())  # 如果全部为0，表示没有缺失值了
```
- 填充：可以使用`fillna(value)`方法，其中`value`是你想要填充的值（如整数、浮点数或字符串）。
```python
# 使用特定值填充缺失值
df = df.fillna(0)

print(df.isnull().sum()))  # 如果全部为0，表示没有缺失值了
```
3. **异常值检测和处理**：
- `zscore()`：计算每个数值与均值的差绝对值除以标准差（σ），大于某个阈值（如3）的通常被认为是异常值。
```python
import numpy as np

# 数据
data = df.values

# 计算z得分
z_scores = np.abs((data - data.mean()) / data.std()))

# 设置阈值，例如大于3的视为异常
threshold = 3
outliers = np.where(z_scores > threshold)[0]

print("Outliers in DataFrame:", outliers)
```
4. **数据类型转换**：
Pandas提供了`astype()`方法用于数据类型转换。
```python
# 转换列为特定类型（如整数或浮点数）
df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)

# 或者使用Python内置的类型，例如：
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)
```
以上就是Pandas数据清洗与预处理的一些常用技巧和案例。希望对你在实际项目中进行数据处理有所帮助！