使用panda进行数据清洗的过程
时间: 2024-03-27 13:37:42 浏览: 16
使用 Pandas 进行数据清洗的一般步骤如下:
1. 导入 Pandas 库
```python
import pandas as pd
```
2. 读取数据
```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```
3. 查看数据
```python
print(df.head())
```
4. 处理缺失值
```python
# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())
# 删除缺失值
df = df.dropna()
# 填充缺失值
df['column_name'].fillna(value, inplace=True)
```
5. 处理重复值
```python
# 查看重复值
print(df.duplicated().sum())
# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()
```
6. 处理异常值
```python
# 查看异常值
print(df.describe())
# 处理异常值
df = df[(df['column_name'] > min_value) & (df['column_name'] < max_value)]
```
7. 处理数据类型
```python
# 转换数据类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype('float')
```
8. 保存清洗后的数据
```python
df.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
```