概括了Pandas实现数据清洗的7种方式
发布时间：2021-06-03 14:44:23 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：1.处理数据中的空值 我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析 空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充 Excel通过查找和替换功能实现空值的统一替换： 通过定位删除空值： pandas处理
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1.处理数据中的空值
我们在处理真实的数据时，往往会有很多缺少的的特征数据，就是所谓的空值，必须要进行处理才能进行下一步分析
空值的处理方式有很多种，一般是删除或者填充
Excel通过“查找和替换”功能实现空值的统一替换：
通过“定位”删除空值：
pandas处理空值的方式比较灵活，可以使用dropna函数删除空值
import pandas as pd
data=pd.read_csv('成绩表.csv',encoding='gbk')
data.dropna(how='any')
用fillna函数实现空值的填充
①使用数字0填充数据表中的空值
data.fillna(value=0)
②使用平均值填充数据表中的空值
data['语文'].fillna(data['语文'].mean())
2.删除空格
excel中清理空格很简单，直接替换即可
pandas删除空格也很方便，主要使用map函数
data['姓名']=data['姓名'].map(str.strip)
data
3.大小写转换
excel中大小写转换函数分别为upper()和lower()
pandas中转换函数也为upper()和lower()
data['拼音']=data['拼音'].str.upper()
data
data['拼音']=data['拼音'].str.lower()
data
4.更改数据格式
excel中更改数据格式通过快捷键“ctrl+1”打开“设置单元格格式”：
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