Pandas数据清洗实战案例集锦：真实场景下的挑战与解决方案

# 1. Pandas数据清洗基础**

Pandas是一个功能强大的Python库，广泛用于数据清洗和处理。它提供了一系列内置函数和方法，可以轻松高效地处理各种数据清洗任务。

**数据结构**

Pandas使用DataFrame和Series作为其主要数据结构。DataFrame是一个二维表状结构，包含行和列，类似于关系数据库中的表。Series是一个一维数组，通常用于存储单个变量的数据。

**数据类型**

Pandas支持多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、布尔值和日期时间。它还提供了专门用于处理缺失值和空值的特殊数据类型。

# 2. 数据清洗实践技巧

在数据清洗的基础上，本章将深入探讨数据清洗的实践技巧，包括数据类型转换和处理、数据标准化和规范化。

### 2.1 数据类型转换和处理

#### 2.1.1 缺失值处理

缺失值是数据清洗中常见的挑战。处理缺失值的方法有多种，具体取决于数据的性质和业务需求。

- **删除缺失值：**如果缺失值数量较少且不影响数据分析结果，可以考虑直接删除。
- **填充缺失值：**如果缺失值数量较多或影响分析结果，需要填充缺失值。常用的填充方法包括：
- **均值填充：**用缺失值的列中非缺失值的均值填充。
- **中位数填充：**用缺失值的列中非缺失值的中位数填充。
- **众数填充：**用缺失值的列中非缺失值的众数填充。
- **插值：**使用缺失值前后非缺失值进行插值填充。
- **创建新特征：**如果缺失值是由于某些特征缺失导致的，可以创建新特征来表示缺失情况。

# 使用均值填充缺失值
df['缺失值列'].fillna(df['缺失值列'].mean(), inplace=True)

# 使用中位数填充缺失值
df['缺失值列'].fillna(df['缺失值列'].median(), inplace=True)

# 使用众数填充缺失值
df['缺失值列'].fillna(df['缺失值列'].mode()[0], inplace=True)

#### 2.1.2 数据类型转换

数据类型转换是将数据从一种类型转换为另一种类型。Pandas提供了多种数据类型转换函数，例如：

- `astype()：`将数据转换为指定的数据类型。
- `to_numeric()：`将数据转换为数字类型。
- `to_datetime()：`将数据转换为日期时间类型。

# 将字符串列转换为数字列
df['数字列'] = df['字符串列'].astype(int)

# 将对象列转换为日期时间列
df['日期列'] = pd.to_datetime(df['对象列'])

### 2.2 数据标准化和规范化

数据标准化和规范化是将数据转换为统一格式和范围的过程。

#### 2.2.1 数据标准化

数据标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。常用的标准化方法包括：

- **Z-score标准化：**将数据减去均值，再除以标准差。
- **小数标准化：**将数据除以最大值或最小值。

# 使用Z-score标准化
df['标准化列'] = (df['原始列'] - df['原始列'].mean()) / df['原始列'].std()

# 使用小数标准化
df['标准化列'] = df['原始列'] / df['原始列'].max()

#### 2.2.2 数据规范化

数据规范化是将数据转换为0到1之间的范围。常用的规范化方法包括：

- **最小-最大规范化：**将数据减去最小值，再除以最大值和最小值的差值。
- **小数规范化：**将数据除以最大值。

# 使用最小-最大规范化
df['规范化列'] = (df['原始列'] - df['原始列'].min()) / (df['原始列'].max() - df['原始列'].min())

# 使用小数规范化
df['规范化列'] = df['原始列'] / df['原始列'].max()

# 3.1 电商数