如何在python中对xlsx文件中的每列数据先转换为浮点型再进行异常值和缺失值的识别与删除后,最后保存修改结果到原文件中
时间: 2024-03-17 09:41:40 浏览: 20
可以使用Python中的pandas库来实现对xlsx文件的处理。具体步骤如下:
1. 读取xlsx文件
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')
```
2. 将每列数据转换为浮点型
```python
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
```
3. 识别并删除异常值和缺失值
```python
# 删除异常值
df = df[(df - df.mean()).abs() / df.std() < 3].dropna()
# 删除缺失值
df = df.dropna()
```
4. 将修改结果保存到原文件中
```python
writer = pd.ExcelWriter('your_file_name.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
```
完整代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')
# 将每列数据转换为浮点型
df = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
# 识别并删除异常值和缺失值
df = df[(df - df.mean()).abs() / df.std() < 3].dropna()
df = df.dropna()
# 将修改结果保存到原文件中
writer = pd.ExcelWriter('your_file_name.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
```