数据清洗pytcharm

### 如何在 PyCharm 中使用 Pandas 进行数据清洗

#### 安装必要的库
为了能够在 PyCharm 中顺利进行数据清洗工作，首先需要安装 `pandas` 和其他可能需要用到的库。可以通过以下命令来完成这些操作：

pip install pandas numpy

这一步骤确保环境中具备了执行数据分析所需的基础工具[^1]。

#### 创建 Python 文件并导入库
打开 PyCharm 并新建一个 Python 脚本文件，在该脚本顶部引入所需的模块：

import pandas as pd
import numpy as np

通过这种方式加载了用于处理表格型数据的核心包以及支持多维数组运算的功能集[^3]。

#### 加载 CSV 数据源
假设有一个名为 `hotel.csv` 的CSV文件作为待清理的数据源，则可以利用如下代码片段将其读入到 DataFrame 对象中以便后续操作：

shuju = pd.read_csv('hotel.csv')
print(shuju)

此段程序实现了从本地磁盘读取指定路径下的CSV文档，并打印其原始内容以供初步查看[^2]。

#### 构建测试用 DataFrame (可选)
对于某些场景下没有现成的数据集可供练习的情况，也可以手动构建一个小规模的数据框来进行实验性的探索分析：

df = pd.DataFrame(np.arange(0, 16).reshape(4, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)

这段代码展示了如何快速生成含有特定模式数值排列的小样本集合，方便学习者熟悉 API 接口调用方式及其返回结果结构。

#### 执行基本的数据清洗任务
针对实际项目中的常见问题——比如缺失值填充、重复记录移除等，下面给出了一些典型的操作实例：

- **检查是否存在缺失值**

    print(df.isnull().sum())

- **删除包含任何NA/NaN值的所有行**

    cleaned_df = df.dropna()

- **替换某列内的所有空缺项为平均数**

    mean_value = df['某一列'].mean()  
    df['某一列'] = df['某一列'].fillna(mean_value)

以上方法能够有效地帮助解决部分基础层面的数据质量问题，提高下游模型训练过程的质量和效率。