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做网站首页多少钱免费刷网站百度关键词

news 2025/7/27 11:44:45
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数据分析—技术栈和开发环境搭建
数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例
Python初阶
Python–语言基础与由来介绍
Python–注意事项
Python–语句与众所周知
数据清洗前 必看
数据分析—三前奏：获取/ 读取/ 评估数据

这是目录

  • 清洗乱数据
    • 基本操作
    • 清洗
  • 清洗脏数据
  • 元素类型转换
  • 保存数据

清洗乱数据

针对结构类乱数据
即不符合以下特征
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基本操作

引入：

  • 基本上操作DataFrame的方法，一般是不改变 原始的DataFrame
  • Series和DataFrame 几乎是不可分割 Series组成了DataFrame，数据分析中，有大量针对DataFrame和Series进行的操作

须知道的：

  • 清洗索引和列名

    • set_index 重设索引

    • reset_index 重置索引

    • sort_index 对索引排序

    • rename index 重命名索引

    • rename columns 重命名列名

      • inplace = True 该参数表示在原先DataFrame基础上永久替换

    • drop 删除列或者索引

      • axis=0 删除行
      • axis=1 删除列

  • str类方法

    • 专门针对Series进行的方法
      • pandas官网大全

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清洗

  • 列和行相反
    • 转置 .T
  • 对列进行拆分
    • split 可以指定分隔符进行拆分
      • str.split 对元素进行拆分
        • 参数 expand=True 表示将分割后结果单独用Series表示

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  • 将不同列合并成一列
    • str.cat
    • sep参数 以什么分隔符合并

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  • 将宽数据转化成长数据
    • melt
    • id_vars 表示不动原先的列

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  • 对行进行拆分
    • 拆解出更多的行
      • explode 将列中的元素 拆分成更多行
        • 适用于列表类型
      • 若列中元素为字符串类型，则用eval转化成列表类型

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清洗脏数据

对内容上（即脏数据）进行清洗：

  • 丢失数据
    loc 对某个缺失值处理

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fillna 对缺失值处理

  • dropna 自动找行缺失值且自动删除

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  • 重复数据
    • drop_duplicates 删除 重复的第2个数据
      • subset 参数 指定列
      • keep 进行指定保留

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  • 错误/不一致数据
    • replace 对值进行替换

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元素类型转换

不同的DataFrame元素类型可能不同

  • astype 更改类型

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  • 数据有两种元素类型
    • 分类数据
    • 例如奖牌 金银铜三种可能
      • category 分类数据类型 为后面虚拟变量作铺垫
        • 由于category非pandas库中的类型，所以说要更改类型为category，需要用字符串

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  • 数值数据
    • 例如0~1区间有很多数值

保存数据

  • to_csv 保存格式为csv
    • index=False 参数表示自动忽略索引

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好的，到此为止啦，祝您变得更强

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道阻且长 行则将至

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