Python数据清洗与预处理：数据合并与主键操作详解

第 6 章 "数据清洗与预处理" 是数据科学与工程课程中的关键环节，主要关注如何处理和准备数据以提升其质量和可用性。这一章涵盖了Python中pandas库的核心功能，用于数据合并、清洗、标准化以及数据变换。 首先，6.1节介绍了数据合并技术。pandas的`concat()`函数是数据堆叠的核心工具，它允许用户沿行（axis=0，默认）或列（axis=1）方向合并数据。当列名不完全一致时，`join`参数非常重要，它可以设定为inner（交集列）或outer（并集列），确保合并后的数据既包含公共列也包含各自特有的列。对于不同的表对齐，例如纵向堆叠（默认）和横向堆叠，`concat()`都能灵活处理。 接下来的`merge()`函数是数据主键合并的关键，它依据一个或多个共享的键（通常是唯一标识符）来连接两个DataFrame。这个过程可以执行内连接（保留共同键的所有记录）、外连接（包括所有记录，即使在另一个表中没有匹配）、左连接（左侧表的所有记录，即使右侧无匹配）或右连接（右侧表的所有记录）。通过`on`、`left_on`、`right_on`等参数，用户可以指定具体的键字段进行合并，并且可以在合并过程中进行排序操作。 6.2节关注数据清洗，这是数据分析的必备步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值和不一致性等问题。这可能涉及填充缺失值（例如用平均值、中位数或模式替换）、删除异常值或进行数据类型转换。 6.3节探讨数据标准化，这是为了消除量纲影响，使得不同特征之间具有可比性。常见的方法有Z-score标准化（使得数据分布均值为0，标准差为1）、最小-最大规范化（缩放到[0,1]范围）等。 6.4节介绍数据变换与数据离散化，前者可能涉及统计概括（如平均值、中位数）、聚合函数（如sum、count）等，后者则是将连续数值数据转化为离散类别，常用的方法有等距划分、等频划分和聚类等。 第6章提供了一套完整的数据预处理流程，确保数据在进行后续分析和建模前达到高质量的标准，这对于理解和应用Python进行数据分析至关重要。