薪资区间怎么清洗python

在Python中清洗薪资区间数据通常涉及到处理缺失值、异常值以及统一格式的过程。这里是一个简单的例子：

首先，假设你有一个包含薪资区间的列表或者pandas DataFrame，数据可能像这样：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，column_name是薪资区间列名
data = {'employee_id': [1, 2, 3, 4],
        'column_name': ['5k-8k', '9k+', '10k-15k', None]}
df = pd.DataFrame(data)

1. **检查缺失值**：你可以使用`pd.isna()`函数找出缺失值。

   missing_values = df[column_name].isna().sum()

2. **数据清洗策略**：
- **处理缺失值**：可以选择填充（如平均值、众数、固定金额等），删除含有缺失值的行（`dropna()`），或者使用特定算法预测缺失值。

   df = df[df[column_name].notna()]  # 删除缺失值
   df[column_name] = df[column_name].fillna('未知')  # 填充为'未知'

- **标准化格式**：如果薪资区间有多种表示形式（例如“5k-8k”、“5千到8千”等），可以统一成标准格式，比如只保留数字范围。

   def clean_salary(salary_string):
       if isinstance(salary_string, str) and '-' in salary_string:
           return f"{salary_string.split('-')[0]}-{salary_string.split('-')[1]}"
       else:
           return "未知"
   
   df[column_name] = df[column_name].apply(clean_salary)

3. **异常值处理**：如果存在明显的错误数据，如负数或者远高于常规范围的薪资，可以根据业务知识判断并进行修正或标记。

完成以上步骤后，数据清洗就基本完成了。不过具体的清洗方法可能会根据实际数据集的特性进行调整。