pandas数据清洗
时间: 2023-08-18 17:09:12 浏览: 47
在pandas中,数据清洗是指对数据集中的缺失值、重复值和异常值进行处理。对于处理缺失值,可以使用dropna函数来删除含有空值的行或列,如data.dropna(how='any')可以删除含有任意空值的行。而对于处理重复值,可以使用drop_duplicates函数来删除重复的数据,如data['数学'].drop_duplicates()可以删除数学列中的重复值,默认删除后面的重复值。此外,数据清洗还包括对异常值的处理,具体方法根据实际需求而定。总的来说,数据清洗是一个找出并处理数据集中的缺失值、重复值和异常值的过程,旨在提高数据的质量和可信度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas数据清洗的7种方式](https://blog.csdn.net/weixin_43413451/article/details/119922745)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pandas数据清洗之处理缺失、重复、异常数据](https://blog.csdn.net/fullbug/article/details/122767225)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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