Python实战：数据预处理与 FIFA_2018 球员数据分析

在Python案例实战中，我们将探讨如何对 FIFA_2018_player.csv 数据集进行初步的数据分析和清理。首先，理解分析的目标是关键步骤，这将指导我们后续的操作流程。 1. **数据导入与初步探索**: - 导入必要的库：`numpy`用于数值计算，`pandas`用于数据处理，`matplotlib.pyplot`用于数据可视化。这些库在数据分析过程中扮演了核心角色。 - 加载数据：使用 `pd.read_csv()` 函数加载CSV文件，存储在变量df中，以便后续操作。 - 数据预览：通过`df.head()`快速查看数据前几行，了解数据的基本结构和格式，包括球员姓名（name）、全名(full_name)、国籍(nationality)等信息。 2. **数据清洗与质量检查**: - 数据清洗是确保分析准确性的重要环节。首先，通过`df.describe()`获取数值型数据的统计摘要，如均值、最大值、最小值等，以识别潜在异常值或缺失值。 - 数据量检查：利用`df.count()`查看每列数据的数量，确认是否存在缺失值。 - 处理缺失值：在这个案例中，发现`league`和`club`字段有253个缺失值。尽管数量不多，但为了保持数据一致性，可以决定删除这些行。执行`df.drop()`函数，然后再次检查数据量是否一致。 3. **异常值检测与处理**: - 发现一个异常现象，即有些球员的身价(eur_value)为0，而工资(eur_wage)却为1000，这可能是数据录入错误。处理方式有三种：一是逐一查找并修正；二是用平均值替换异常值；三是删除异常数据。由于数据集较大，本案例选择平均值替换法，即使用`df['eur_value'].replace(0, df['eur_value'].mean(), inplace=True)`来处理。 在整个过程中，数据分析的步骤从数据的导入、初步查看到数据清洗和异常值处理，都是为了确保数据的质量，从而能进行准确和有意义的分析。通过这个案例，学习者将掌握Python中的pandas库在实际项目中的应用，包括数据加载、数据预览、数据质量控制以及基本的数据清洗策略。