Python pandas 数据清洗 基础教程

Python pandas 数据清洗基础教程 Python pandas 是一个非常流行的数据处理库，它提供了许多强大的功能来处理和分析数据。在数据处理过程中，数据清洗是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们将原始数据转换为可以用于分析的格式。本教程将为您介绍 Python pandas 的数据清洗基础知识。 数据处理顺序 在数据处理过程中，通常遵循以下顺序： 1. 资料清洗（Data Cleaning）：将原始数据通过合并、转换、运算、补值等方法，使其达到可以用于分析的格式。 2. 资料探索（Data Exploration）：将现有的数据通过统计、可视化了解目前数据所呈现的信息。 3. 资料视觉化（Data Visualization）：利用各种图表呈现目前数据的情况。 Pandas 库简介 Pandas 库是一个非常流行的 Python 数据处理库，它提供了许多强大的功能来处理和分析数据。Pandas 库的主要功能包括： * 数据索引和选择 * 数据统计和聚合 * 数据合并和连接 * 数据缺失值处理 * 数据可视化 Pandas 索引和选择数据 Pandas 库提供了多种方式来索引和选择数据，包括： * label-based 索引：使用 .loc[] 方法 * integer-based 索引：使用 .iloc[] 方法 * 混合索引：使用 .ix[] 方法 Pandas 数据统计和聚合 Pandas 库提供了多种方式来进行数据统计和聚合，包括： * describe() 方法：生成数据的统计信息 * info() 方法：生成数据的信息 * groupby() 方法：对数据进行分组聚合 * aggregate() 方法：对数据进行聚合计算 Pandas 数据缺失值处理 Pandas 库提供了多种方式来处理数据缺失值，包括： * dropna() 方法：删除缺失值 * fillna() 方法：填充缺失值 * isnull() 方法：检查缺失值 Pandas 数据可视化 Pandas 库提供了多种方式来进行数据可视化，包括： * plot() 方法：生成简单的图表 * hist() 方法：生成直方图 * boxplot() 方法：生成箱体图 数据探索分析 数据探索分析是对数据进行初步探索和分析的过程，目的是为了了解数据的基本特征和结构。常用的方法包括： * 统计方法：使用 describe() 和 info() 方法 * 可视化方法：使用 plot()、hist() 和 boxplot() 方法 * 相关性分析：使用 corr() 方法 数据清洗 数据清洗是对原始数据进行处理和转换的过程，目的是为了将原始数据转换为可以用于分析的格式。常用的方法包括： * 数据合并 * 数据转换 * 数据补值 * 数据探索 结论 Python pandas 库是一个非常流行的数据处理库，它提供了许多强大的功能来处理和分析数据。本教程为您介绍了 Python pandas 的数据清洗基础知识，包括数据处理顺序、Pandas 库简介、Pandas 索引和选择数据、Pandas 数据统计和聚合、Pandas 数据缺失值处理、Pandas 数据可视化和数据探索分析。