原文| 干货:用Python进行数据清洗,这7种方法你一定要掌握 数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。 01 重复值处理 数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据,直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法...
# 带数据，可直接运行版import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np# 假设数据dates = pd.date_range("20230101", periods=6)sales = np.random.randint(100, 200, size=6)data = pd.DataFrame({'date': dates, 'sales': sales})# 假设相关性数据corr ...
~是Python中的位运算 符,表示按位取反。在布尔值中使用~操作符时,它将True变为False,False变为True。因此,在使用~操作符时,通常需要先将布尔值转换为整数0和1,然后再执行位运算。 删除某一列缺失值 df = df[df["金额"].notnull()] 3. dropna()方法 删除所有包含缺失值的行 df.dropna(inplace=True)...
方式如下：❝①按单元格查看：DataFrame 提供了 isna 函数，isna 函数返回一个新的 DataFrame， 行数和列数和原 DataFrame 相同，新的 DataFrame 全部由布尔型数据组成，原 DataFrame 的单元格的数据是缺失值的话，在新的 DataFrame 对应位置的单元格就是 True，否则为 False。# 调用 isna 函数，并查看结果df_s...
参考链接: Python | pandas 合并merge,联接join和级联concat 文章目录 1.数据清洗1.1 空值和缺失值的处理1.1.1 使用isnull()和notnull()函数1.1.1.1 isnull()语法格式:1.1.1.2 notnull()语法格式: 1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列1.1.2.2 fillna()方法可以...
数据清洗可能是你们遇到的第一个大挑战,但别担心,Python的魔力在于能用简洁的代码解决复杂问题。今天,我们就来学习如何用一行代码完成数据清洗的十八个小绝招。准备好,让我们一起化繁为简,成为数据清洗的高手! 1. 去除字符串两边空格 data =' Hello World! ' ...
python--数据清洗 1.数据错误: 错误类型 – 脏数据或错误数据 • 比如, Age = -2003 – 数据不正确 • ‘0’ 代表真实的0,还是代表缺失 – 数据不一致 • 比如收入单位是万元,利润单位是元,或者一个单位是 美元,一个是人民币 – 数据重复
使用python清洗数据的案例 python中数据清洗,一、处理缺失数据在许多数据分析⼯作中,缺失数据是经常发⽣的。pandas的⽬标之⼀就是尽量轻松地处理缺失数据。例如,pandas对象的所有描述性统计默认都不包括缺失数据。缺失数据在pandas中呈现的⽅式有些不完美,但
本文将带你领略,如何在任意的数据集上,针对任意一个机器学习模型,完成数据预处理工作。 第一步,导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具:将输入传递给库,它则完成相应的工作。你可以接触到非常多的库,但在 PYTHON 中,有三个是最基础的库。任何时候,你都很可能最终还是使用到它们。
不同数据特征和属性都用于衡量数据集的清洁度和整体质量,包括以下方面: 准确性 完整性 一致性 整体性 适时性 统一性 有效性 在本文当中,我们将覆盖数据清洗过程中4个宽泛主题,并通过示例展示如何使用Python进行清理。 1. 常见数据问题 a. 数据类型限制