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怎么用Python進行數據清洗

小億
94
2024-02-19 09:52:21
欄目: 編程語言

數據清洗是數據預處理的一個重要步驟,可以使用Python中的pandas庫來進行數據清洗。下面是一個簡單的數據清洗示例:

  1. 導入必要的庫:
import pandas as pd
  1. 讀取數據:
data = pd.read_csv('data.csv')
  1. 查看數據的前幾行:
print(data.head())
  1. 檢查數據中是否有缺失值:
print(data.isnull().sum())
  1. 處理缺失值,可以選擇刪除缺失值或者填充缺失值:

刪除缺失值:

data.dropna(inplace=True)

填充缺失值:

data.fillna(data.mean(), inplace=True)
  1. 檢查重復值并刪除:
data.drop_duplicates(inplace=True)
  1. 數據類型轉換:
data['column'] = data['column'].astype(int)
  1. 清除數據中的異常值:
data = data[(data['column'] >= min_value) & (data['column'] <= max_value)]
  1. 保存清洗后的數據:
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

通過以上步驟,可以使用Python進行數據清洗,使數據更加準確和可靠。

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