python excel数据清洗

在Python中，对Excel数据进行清洗通常涉及以下几个步骤：

1. **导入库**：首先需要导入pandas库，它是处理表格数据的强大工具。

import pandas as pd

2. **加载数据**：使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件到DataFrame中。

df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. **检查数据质量**：查看数据的基本信息，如缺失值、异常值等。

print(df.info())
print(df.isnull().sum()) # 检查缺失值

4. **处理缺失值**：可以选择删除、填充（如平均值、中位数、前/后续值等）、插值或预测缺失值。

df.fillna(value, inplace=True) 或 df.dropna() # 根据需求选择合适的方式处理缺失值

5. **处理异常值**：通过可视化（如箱线图）找出离群点，然后替换或删除。

6. **数据转换**：如果需要将某一列的数据类型转换，例如日期格式化或编码分类变量，可以使用相应方法。

df['column_name'] = pd.to_datetime(df['column_name']) # 转换日期格式
df['column_name'] = df['column_name'].astype('category') # 将类别型转为类别

7. **标准化或归一化**：如果数值特征有尺度差异，可以使用`scikit-learn`库中的预处理方法。

8. **保存清洗后的数据**：最后，将清洗过的DataFrame保存回Excel或其他格式。

df.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False)