pandas数据洗涤

Pandas数据洗涤，通常是指清洗和预处理DataFrame或Series过程中的一些常见操作。这个过程主要包括以下几个方面：

1. **缺失值处理**：检查并填充、删除或替换NaN值。例如，可以使用`fillna()`函数填充缺失值，`dropna()`函数删除含有缺失值的行或列。

2. **重复值检测与去重**：使用`duplicated()`和`drop_duplicates()`函数识别并移除重复的记录。

3. **异常值处理**：检查并可能修正数值型数据中的离群点，比如使用箱线图判断IQR范围。

4. **数据类型转换**：确保数据类型与分析任务匹配。例如，将字符串转换为数字类型，如`astype()`函数。

5. **数据规范化**：标准化或归一化数值数据，以便于比较。例如，z-score标准化或Min-Max缩放。

6. **数据重塑**：调整数据结构，如合并、拆分、堆叠等，使用`merge()`, `pivot_table()`等函数。

7. **编码分类变量**：对类别变量进行独热编码（One-Hot Encoding），转换为数值表示，以便机器学习模型处理。

8. **特征选择**：如果数据集中包含冗余或无关的特征，可以选择性地保留有用的特征。

在Pandas中，通过灵活的数据结构和丰富的内置函数，数据洗涤变得相对高效和直观。