数据清洗的步骤和方法

Question

如题所述

Answer 1

数据清洗是数据处理的重要环节，其主要目的是保留有用的数据，剔除无用的数据。以下是数据清洗的步骤和方法：
1. 去除重复数据：
- 使用Pandas库的`duplicated()`函数可以找到重复的数据，该函数返回一个布尔值，指示数据是否重复。
- `drop_duplicates()`函数可以删除重复的数据。
- 示例：`df.duplicated('name')`将返回一个布尔值系列，指示'name'列中的每一行是否重复；`df.drop_duplicates('age')`将删除'age'列中的重复数据。
2. 处理缺失数据：
- 首先，使用`isnull()`函数可以找到数据中的空值。
- 使用`notnull()`函数可以找到非空值的数据。
- 处理缺失值的方法有：
- 删除包含空值的行：`df.dropna()`。
- 仅当整行都是空值时才删除：`df.dropna(how='all')`。
- 按列删除空值：`df.dropna(how='all', axis=1)`。
- 使用其他数值填充空值：
- 用问号填充：`df.fillna('?')`。
- 用前一个数据填充：`df.fillna(method='pad')`。
- 用后一个数据填充：`df.fillna(method='bfill')`。
- 限制每列可以替代空值的数目：`df.fillna(limit=N)`（其中N是限制数目）。
- 使用统计数值填充空值：
- 用列的平均值填充：`df.fillna(df.mean())`（不包括空值）。
- 用其他列的统计值填充：`df.fillna(df.mean()['高代':'解几'])`（用'解几'列的平均值填充'高代'列的空值）。
- 指定数据填充空值：`df.fillna({'数分': 100, '高代': 0})`（'数分'列的空值填充为100，'高代'列的空值填充为0）。
- 清除字符型数据首尾字符：`df['name'].str.rstrip('n')`删除最右边的字符，如果是'n'则删除'n'，否则删除最右边的字符。
通过以上步骤，可以有效地对数据进行清洗，提高数据质量。