jupyter数据清洗

Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本，可以使用它来编写和运行代码，包括数据清洗。以下是一些基本的数据清洗步骤：

1. 导入数据：使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数导入数据。

2. 探索性数据分析（EDA）：了解数据的整体情况，包括数据类型、缺失值、异常值等。

3. 数据预处理：根据需要进行数据清洗、转换、重构等操作，例如去除重复值、填充缺失值、转换数据类型等。

4. 数据分析：使用 Pandas、Numpy、Matplotlib 等库对数据进行分析和可视化。

5. 结果呈现：将分析结果以表格、图表等形式呈现出来，以便更好地理解数据。

下面是一个简单的例子，演示了如何使用 Pandas 进行数据清洗：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据前几行
print(data.head())

# 检查缺失值
print(data.isnull().sum())

# 去除重复行
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 填充缺失值
data.fillna(value=0, inplace=True)

# 转换数据类型
data['col1'] = data['col1'].astype('int')

# 分析数据
print(data.describe())

# 可视化数据
import matplotlib.pyplot as plt
data.plot(kind='bar', x='col1', y='col2')
plt.show()