对获得的DataFrame原数据做如下操作: 1.去除重复行。 2.删除全部是NaN值的列。 3.将‘期间’列作为新索引。 4.将DataFrame中数据类型改为fload型。 5.以每列平均值填充该列缺失值。 图1清洗前数据
时间: 2024-02-05 16:10:56 浏览: 127
很好,您需要进行数据清洗和处理。根据您提供的信息,以下是您需要的代码实现:
```python
import pandas as pd
# 读取原始数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 去除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 删除全部是NaN值的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
# 将‘期间’列作为新索引
df.set_index('期间', inplace=True)
# 将DataFrame中数据类型改为fload型
df = df.astype(float)
# 以每列平均值填充该列缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 打印清洗后的数据
print(df.head())
```
这段代码将读取名为“data.xlsx”的Excel文件,然后执行以下操作:
1. `drop_duplicates()`方法将删除所有重复行。
2. `dropna()`方法将删除所有全部为NaN值的列。
3. `set_index()`方法将“期间”列设置为新索引。
4. `astype()`方法将DataFrame中所有数据类型更改为float型。
5. `fillna()`方法将以每列平均值填充缺失值。
最后,使用`print()`函数打印清洗后的数据。
相关问题
在python中对DataFrame列属性进行重复元素的去除
可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法对DataFrame列属性进行重复元素的去除。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame示例数据
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})
# 对列属性A进行重复元素的去除
df['A'] = df['A'].drop_duplicates()
# 输出去除重复元素后的DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 foo one 1
1 bar one 2
2 NaN two 3
3 NaN three 4
4 NaN two 5
5 NaN two 6
6 NaN one 7
7 NaN three 8
```
可以看到,使用drop_duplicates()方法对列属性A进行去重后,DataFrame中只保留了一次出现的元素,并将其他的重复元素删除。
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