Python Pandas 数据清洗
1、处理缺失数据
在数据清洗过程中，处理缺失数据是一个关键环节。在实际应用中发现，在许多情况下都会遇到各种类型的缺失数据类型。其中最常见的形式即为NaN（Not a Number），这种表示方法通常用于标记无效数值。对于这类问题的解决方法主要包括以下几种：首先可以通过调用isna()或者isnull()函数来识别出所有的异常数值；其次可以通过调用fillna()函数来对这些异常数值进行合理的填充；再次可以通过dropna()函数去除掉那些含有异常数值的数据行或者列；最后还可以根据具体情况采用interpolate()方法来对缺少的数据点进行插值计算填补空白区域。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| isna() / isnull() | 用于检测 DataFrame 中的缺失值， 返回布尔值结果。 |
| fillna() | 用指定的值或方法填充缺失值， 如用 0 填充或前项填充。 |
| dropna() | 删除包含缺失值的行或列。 |
| interpolate() |
通过各种插值方法填充缺失值，
例如线性插值。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例 DataFrame
data = {'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
# 检测缺失值
print("检测缺失值:\n",df.isna())
# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(0)
df_filled_ffill = df.fillna(method='ffill')
print("填充缺失值:\n",df_filled_ffill)
# 删除缺失值
df_dropped = df.dropna()
print("删除缺失值:\n",df_dropped)
# 插值处理
df_interpolated = df.interpolate()
print("插值处理:\n",df_interpolated)
AI写代码2、数据类型转换
在数据分析过程中, 确保数据类型的正确性和一致性至关重要, 因此若未能保证其正确性和一致性将会导致分析结果产生偏差甚至错误结论. 正确的数据分类不仅有助于提升分析效果, 同时也是提高处理效率的基础要素之一. 通过调用 DataFrame 或 Series 的 astype() 方法, 我们可以将现有数据转换为目标指定的数据形式; 使用 to_numeric() 函数不仅可以有效识别并转换可解析的数据值, 还能自动处理无法直接转化的异常情况; 同时, to_datetime() 和 to_timedelta() 函数则能够将原始数据转化为日期时间和时间差值形式, 这些操作都是确保数据分析准确无误的重要环节
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| astype() | 将 Pandas 对象的数据类型转换为指定的类型。 |
| to_numeric() | 将数据转换为数值类型，对于无法转换的数据，可以设置为 NaN。 |
| to_datetime() | 将数据转换为日期时间类型。 |
| to_timedelta() | 将数据转换为时间间隔类型。 |
示例代码：Python Pandas 数据清洗-CJavaPy
3、重命名和替换数据
在数据分析的过程中，对数据进行重命名和替换是一种常见的操作。通过重命名可以显著提升数据的可理解性和易操作性，在实际应用中具有重要意义。通过替换功能可以有效修正或更新不符合标准的数据内容。
数据清理流程涉及通过 rename() 方法重新命名 DataFrame 的字段或索引位置；该方法用于替代指定值；借助条件表达式执行更为复杂的替代操作；这些步骤对于维护数据的一致性和可读性至关重要。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| rename() | 用于重命名 DataFrame 的列或行索引。 |
| replace() | 用于替换 DataFrame 中的特定值。 |
| iloc / loc | 使用条件表达式进行复杂的替换操作。 |