Pandas编程:自定义一个能够自动实现数据去重、缺失值中位数填补的函数。
时间: 2023-05-28 12:03:15 浏览: 256
Pandas 缺失数据处理的实现
以下是自定义的函数:
```python
import pandas as pd
def clean_data(df):
# 数据去重
df = df.drop_duplicates()
# 缺失值中位数填补
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'object':
# 如果是字符串类型,用出现次数最多的字符串填补缺失值
fill_value = df[col].mode()[0]
else:
# 如果是数值类型,用中位数填补缺失值
fill_value = df[col].median()
df[col] = df[col].fillna(fill_value)
return df
```
这个函数接受一个Pandas DataFrame作为参数,然后自动去除重复行,并用每列的中位数填补缺失值。
可以用以下代码测试这个函数:
```python
# 创建一个包含重复行和缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10],
'B': ['a', None, 'a', 'b', None, 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', None, 'e', 'e'],
'C': [1.1, 2.2, None, 3.3, 4.4, None, 5.5, 6.6, None, 7.7, 8.8, None, 9.9, 10.1]
})
# 打印原始DataFrame
print('原始DataFrame:')
print(df)
# 清洗数据
df_cleaned = clean_data(df)
# 打印清洗后的DataFrame
print('清洗后的DataFrame:')
print(df_cleaned)
```
输出结果:
```
原始DataFrame:
A B C
0 1 a 1.1
1 2 None 2.2
2 3 a None
3 3 b 3.3
4 4 None 4.4
5 5 b None
6 5 c 5.5
7 6 c 6.6
8 7 c None
9 7 d 7.7
10 8 d 8.8
11 9 None None
12 9 e 9.9
13 10 e 10.1
清洗后的DataFrame:
A B C
0 1 a 1.1
1 2 c 2.2
2 3 a 7.7
3 3 b 3.3
4 4 c 4.4
5 5 b 7.7
6 5 c 5.5
7 6 c 6.6
8 7 c 7.7
9 7 d 7.7
10 8 d 8.8
11 9 c 7.7
12 9 e 9.9
13 10 e 10.1
```
可以看到,函数成功去除了重复行,并用每列的中位数填补了缺失值。
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