Pandas数据清洗实战：处理缺失值与异常值

本篇文档是关于Pandas库在Python中的数据清洗实践，主要针对的是Excel文件"data/demo_07.xlsx"中的数据操作。Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了高效的数据结构DataFrame和Series，用于数据处理、清洗和分析。 首先，我们导入了所需的Python库，如NumPy（用于数值计算）和Pandas本身，以及Pandas的一些特定模块，如Series和DataFrame的创建函数。Pandas的`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，参数'./data/demo_07.xlsx'指定了文件路径，而'sheet_name='Sheet1''则是指定要读取的工作表名。 数据集是一个DataFrame，包含了用户的订单信息，包括用户ID、付款金额、产品数量、产品名称、类别和订单付款时间。DataFrame的结构清晰，列名分别为"用户ID"、"付款金额"、"产品数量"、"产品名称"、"类别"和"订单付款时间"。数据集展示了四个样本记录，每行代表一条订单记录。 在数据清洗过程中，可能会遇到一些问题，比如缺失值（NaN）的处理。例如，第2行中的"产品类别"列缺失了值，这可能需要根据具体业务规则或上下文来决定如何处理。常见的处理方法有： 1. 删除含有缺失值的行：如果允许丢失这些数据，可以使用`df.dropna()`方法删除含有缺失值的行。 2. 填充缺失值：可以用平均值、中位数、众数等代替缺失值，或者使用特定的值（如0、'未知'）填充，使用`df.fillna(value)`。 3. 使用Pandas的`fillna(method='ffill')`或`fillna(method='bfill')`方法向前或向后填充缺失值。 第4行的"产品数量"列也有一个缺失值（NaN），这同样需要考虑是否保留或替换。在订单分析中，缺失的产品数量可能意味着未提供具体数量，或者该列可能与某些业务逻辑关联，需要特殊处理。 此外，日期和时间类型的"订单付款时间"列可能需要进一步格式化或转换为适合分析的时间戳，以便进行更精细的时间序列分析。Pandas提供了`to_datetime()`函数来将字符串转换为datetime对象。 总结来说，本篇内容主要介绍了使用Pandas对Excel数据进行基本操作，包括数据读取、数据预览以及识别和处理缺失值。后续章节可能会详细探讨数据清洗的其他方面，如异常值检测、数据类型转换等，这些都是数据预处理的重要步骤，为数据分析奠定坚实的基础。