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使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的具體操作?

匿名提問(wèn)者 2023-03-28 16:55:11

使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的具體操作?

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推薦答案

使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的具體操作

  使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗通常包括以下幾個(gè)步驟:

  導(dǎo)入數(shù)據(jù):使用pandas庫(kù)的read_csv()函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件。

  探索性數(shù)據(jù)分析(EDA):使用pandas庫(kù)的head()、describe()、info()等函數(shù)快速查看數(shù)據(jù)的基本情況,如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)類(lèi)型、缺失值情況等。

  數(shù)據(jù)預(yù)處理:根據(jù)實(shí)際情況對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,如數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換、去重、缺失值填充、異常值處理、文本清洗等。

  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換:將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式,如日期格式轉(zhuǎn)換、字符串拆分、合并等。

  數(shù)據(jù)合并:將多個(gè)數(shù)據(jù)集合并為一個(gè)數(shù)據(jù)集,使用pandas庫(kù)的merge()或concat()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)重塑:將數(shù)據(jù)按照一定的方式重新排列,使用pandas庫(kù)的pivot()、melt()等函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)抽樣:從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取一部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析,使用pandas庫(kù)的sample()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)分組:將數(shù)據(jù)按照某些條件進(jìn)行分組,使用pandas庫(kù)的groupby()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)透視表:將數(shù)據(jù)按照某些條件進(jìn)行聚合分析,使用pandas庫(kù)的pivot_table()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

  數(shù)據(jù)可視化:使用pandas庫(kù)的plot()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。

  需要注意的是,數(shù)據(jù)清洗的具體操作取決于數(shù)據(jù)本身的情況,因此需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相應(yīng)的處理。

其他答案

  •   Pandas 是 Python 中很流行的類(lèi)庫(kù),使用它可以進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析,并且可以聯(lián)合其他數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算工具一塊兒使用,比如,SciPy,NumPy 和Matplotlib,建模工程師可以通過(guò)創(chuàng)建端到端的分析工作流來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。雖然我們可以 Python 和數(shù)據(jù)分析做很多強(qiáng)大的事情,但是我們的分析結(jié)果的好壞依賴(lài)于數(shù)據(jù)的好壞。很多數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)缺失,或數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一(畸形數(shù)據(jù)),或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的情況。不管是不完善的報(bào)表,還是技術(shù)處理數(shù)據(jù)的失當(dāng)都會(huì)不可避免的引起“臟”數(shù)據(jù)。

  •   數(shù)據(jù)清洗是對(duì)一些沒(méi)有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的過(guò)程。很多數(shù)據(jù)集存在數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)格式錯(cuò)誤、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)或重復(fù)數(shù)據(jù)的情況,如果要對(duì)使數(shù)據(jù)分析更加準(zhǔn)確,就需要對(duì)這些沒(méi)有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在這個(gè)教程中,我們將利用 Pandas包來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

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