python数据清洗函数

python中常用的数据清洗函数有fillna、astype和dropna等。引用中提到的fillna函数可以用来填补缺失值，可以指定填充的值是中位数、平均值或者其他自定义的值。astype函数可以用来强制转换数据类型，比如将数值型列转换为字符型列。而引用中的代码示例则展示了一种用函数来进行数据清洗的方法，通过计算熵的方式来发现功能和近似依赖关系。另外，还有dropna函数可以用来删除包含缺失值的行或列。以上是一些常用的数据清洗函数，可以根据具体的需求选择合适的函数进行数据清洗。

相关问题

python 数据清洗常用函数

数据清洗是数据分析中非常重要的一步，常用的Python数据清洗函数有：
1. drop_duplicates()函数：删除DataFrame中的重复行。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 6, 6]})
df.drop_duplicates(inplace=True) # inplace=True表示在原DataFrame上进行修改
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  2  6
3  3  6

2. fillna()函数：填充缺失值。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
df.fillna(0, inplace=True) # 将缺失值填充为0
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  0.0  8
2  0.0  0.0  9

3. dropna()函数：删除缺失值所在的行或列。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
df.dropna(axis=0, inplace=True) # 删除包含缺失值的行
print(df)

输出：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7

4. np.where()函数：根据条件返回相应的值。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.where(a > 3, 1, 0) # 将a中大于3的元素替换为1，否则替换为0
print(b)

输出：

[0 0 0 1 1]

python数据清洗常用函数

Python中常用的数据清洗函数包括：

1. dropna：删除缺失值
2. fillna：填充缺失值
3. replace：替换值
4. duplicated：查找重复值
5. drop_duplicates：删除重复值
6. str.strip：去除字符串中的空格
7. str.lower/str.upper：将字符串转换为小写/大写
8. str.split：按照指定分隔符分割字符串
9. str.replace：替换字符串中的子串
10. astype：转换数据类型

使用这些函数可以有效地处理数据集中的错误、缺失和重复值等问题。