Pandas数据清洗实战：基于NumPy的高效预处理

在厦门大学计算机科学与技术系林子雨副教授的《数据采集与预处理》讲义中，第8章专门探讨了如何使用pandas这个强大的数据处理工具进行数据清洗。Pandas是Python编程语言中广泛应用于数据分析的重要库，它提供了一个高效的数据结构DataFrame，使得数据清洗、整理和分析变得更加便捷。 8.1节介绍了NumPy的基本使用方法，它是Python的基础科学计算库，支持大规模数值计算和高级数组操作。用户可以通过pip install numpy命令在Windows系统中安装。该部分着重于数组的创建，例如通过列表创建数组，并演示了如何使用`np.array()`函数将列表转换为NumPy数组，以及获取数组的基本属性如元素个数（size）、形状（shape）和维度（ndim）。 在8.2节，pandas数据结构被详细介绍，其核心是DataFrame，它类似于电子表格或SQL表，拥有列名和行索引，可以存储不同类型的数据。pandas数据结构的优势在于其灵活性和高效性，能够方便地进行数据操作，如合并、分组、筛选等。 8.3部分涵盖了pandas的基本功能，包括数据加载（如读取CSV、Excel等文件）、数据查看（head()、describe()等）、数据清洗（如删除重复值、处理异常值）等，这些都是数据预处理的重要环节。 8.4节进一步深入，讲解了汇总和描述统计，这是对数据集中数据的集中概括，可以帮助分析师理解数据分布情况和关键特征。 8.5节则专注于处理缺失数据，这是实际数据集常见的问题，pandas提供了多种方法来填充、删除或估计缺失值，确保数据质量。 8.6节通过综合实例，展示了如何将前面所学的知识应用到实际场景中，帮助学生理解和掌握数据清洗的实践技巧。 该PPT是林子雨副教授教材《数据采集与预处理》的配套讲义，由人民邮电出版社出版，提供在线教材官网以供读者查询和学习。在制作PPT时，建议编辑母版以添加厦大校徽和定制页脚信息。这章内容对于任何从事数据分析或准备进入该领域的人员来说，都是不可或缺的数据处理基础。