pandas数据清洗基础头歌

Pandas是Python中用于数据处理的强大库，数据清洗是数据分析的重要步骤之一。下面是一首简化的“Pandas数据清洗歌谣”来概括一些基础操作：

"加载数据用read, DataFrame创建名字叫，
缺失值查NaN或空，drop、fillna方法挑。
重复值用duplicated找，drop_duplicates清理掉。
类型转换astype调，日期时间parse好。
异常值用clip或replace，四舍五入round它跑。
字符串处理str方法多，切割split和join笑。
合并数据merge键定，连接concat前后套。
数据分组by，统计describe总结妙。
清洗完毕保存回，to_csv或to_excel带它跑。

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头歌pandas数据清洗基础

Pandas是Python语言中一种数据处理和分析库，它可以用于数据的清洗、转换、分析和可视化等操作。在实际的数据处理过程中，数据的质量往往会影响到后续的分析和建模结果，因此数据清洗是非常重要的一步。本文将介绍Pandas中常用的数据清洗方法。

1.缺失值处理

数据中可能存在缺失值，缺失值对分析结果的影响很大，因此需要进行处理。Pandas提供了fillna()函数来填充缺失值，可以使用均值、中位数、众数等方法进行填充，也可以使用前向填充、后向填充等方法进行填充。

2.重复值处理

数据中可能存在重复值，重复值会对分析结果产生误导，因此需要进行处理。Pandas提供了drop_duplicates()函数来删除重复值，可以根据指定的列进行去重，也可以根据所有列进行去重。

3.异常值处理

数据中可能存在异常值，异常值会对分析结果产生影响，因此需要进行处理。Pandas提供了clip()函数来处理异常值，可以将大于或小于指定值的数据截断成指定值。

4.字符串处理

数据中可能存在字符串类型的数据，需要进行处理。Pandas提供了str属性来对字符串进行处理，可以使用split()函数来分割字符串，使用strip()函数来去除字符串中的空格等。

5.类型转换

数据中可能存在不同类型的数据，需要进行类型转换。Pandas提供了astype()函数来进行类型转换，可以将字符串转换成数值型、将数值型转换成字符串等。

以上是Pandas中常用的数据清洗方法，通过对数据进行清洗和处理，可以提高数据的质量，进而得到更准确的分析和建模结果。

pandas数据分析基础代码练习

Pandas是Python中最常用的数据分析库，它提供了一个强大的DataFrame数据结构，可以方便地处理各种数据操作。以下是几个基本的Pandas数据分析代码练习示例：

1. **加载数据**：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('example.csv') # 读取CSV文件

2. **查看数据**：

print(data.head()) # 显示前5行数据
description = data.describe() # 描述性统计信息

3. **数据清洗**：

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 更改列名
data.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

4. **筛选条件**：

filtered_data = data[data['column_name'] > 10] # 筛选某一列大于10的行

5. **分组计算**：

grouped = data.groupby('category_column').mean() # 按类别进行平均值计算

6. **合并数据**：

merged = pd.merge(data1, data2, on='common_key') # 合并两个数据集