Python如何进行数据清洗
时间: 2023-11-19 07:32:54 浏览: 88
Data Cleansing and Data Processing_数据清洗_数据挖掘_
Python进行数据清洗的基本流程如下:
1. 导入数据:使用pandas库读取数据,将数据存储到DataFrame中。
2. 删除重复项:使用drop_duplicates()函数删除重复的行。
3. 处理缺失数据:使用fillna()函数填充缺失值,或者使用dropna()函数删除缺失值所在的行。
4. 处理异常值:使用describe()函数查看数据的统计信息,找出异常值所在的行,并使用fillna()函数或者删除这些行。
5. 格式转换:使用astype()函数将数据类型转换为正确的类型。
6. 标准化数据:使用StandardScaler()函数将数据标准化。
7. 处理离群点:使用箱线图或者3σ原则找出离群点所在的行,并使用fillna()函数或者删除这些行。
8. 数据分组:使用groupby()函数将数据按照指定的条件进行分组。
9. 数据合并:使用merge()函数将不同的数据集合并到一起。
10. 数据排序:使用sort_values()函数将数据按照指定的字段进行排序。
11. 数据采样:使用sample()函数从数据集中随机抽取样本。
12. 数据转换:使用apply()函数对每行或每列的数据进行转换。
13. 数据输出:使用to_csv()函数将清洗后的数据保存到文件中。
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