Python数据清洗的代码
时间: 2023-11-05 10:20:56 浏览: 51
Python数据清洗的代码可以包括以下几个方面的操作:
1. 检查缺失数据的数量:可以使用以下代码来检查每列缺失数据的数量,以便更好地了解哪些列缺失的数据更多,从而确定下一步的数据清洗和分析操作:
def check_missing_data(df):
return df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
2. 删除列中的空格:当数据中的列存在空格时,可以使用以下代码来删除列中的空格:
def remove_col_white_space(df):
df[col] = df[col].str.strip()
3. 删除列中的字符串:当数据中的列存在字符串时,可以使用以下代码来删除列中的字符串:
def remove_col_strings(df):
df[col] = df[col].str.replace(' ', '')
以上是一些常用的Python数据清洗的代码示例,可以根据具体需求进行调整和扩展。如果你需要更多关于Python数据清洗的代码,可以查阅Kin Lim Lee在Medium上发表的文章,他介绍了8个用于数据清洗的Python代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [8个数据清洗Python代码,复制即用!](https://blog.csdn.net/m0_46843484/article/details/118242194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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