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掌握 Python 數據清洗的七個必備技巧

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很多小伙伴可能會覺得數據清洗枯燥,但實際上,掌握好數據清洗的技巧能大大提高效率。今天,我們就來聊聊Python數據清洗的7個必備技巧。

數據清洗是在數據分析和數據科學項目中的一個關鍵環節。很多小伙伴可能會覺得它枯燥,但實際上,掌握好數據清洗的技巧能大大提高效率。今天,我們就來聊聊Python數據清洗的七個必備技巧。

技巧一:去除重復值

首先,我們先從簡單的一環開始——去除重復值。想象一下,你的數據中有些行可能是完全一樣的,這在分析時會影響準確性。

示例代碼:

import pandas as pd

# 創建一個示例數據框
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Tom'], 
        'age': [25, 30, 40, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始數據:")
print(df)

# 使用drop_duplicates方法刪除重復行
df_cleaned = df.drop_duplicates()

print("\n去重后的數據:")
print(df_cleaned)

解釋:這里drop_duplicates()函數用來移除DataFrame中的重復行。

技巧二:缺失值處理

數據中的空值是非常常見的問題,我們可以選擇刪除或填充這些缺失值。

示例代碼:

# 在原數據幀基礎上添加一些缺失值
df_missing = df_cleaned.copy()
df_missing.loc[1, 'age'] = None

print("帶缺失值的數據:")
print(df_missing)

# 刪除包含空值的行
df_dropped = df_missing.dropna()
print("\n刪除含空值的行后:")
print(df_dropped)

# 或者用均值填充空值
mean_age = df['age'].mean()
df_filled = df_missing.fillna(mean_age)
print("\n用平均值填充后的數據:")
print(df_filled)

技巧三:文本數據清洗

當我們的數據涉及大量文本時,需要進行清理以便更好地分析,比如轉換大小寫、移除空格等。

示例代碼:

text_data = {'text': [' Python ', ' JAVA  ', 'c++']}
df_text = pd.DataFrame(text_data)

# 去除空格,并統一轉換為小寫
df_text['text'] = df_text['text'].str.strip().str.lower()

print("清理后的文本數據:")
print(df_text)

技巧四:數據類型轉換

確保每一列的數據都是正確的類型對于后續操作是重要的。

示例代碼:

# 轉換年齡列為整數類型
df_dropped['age'] = df_dropped['age'].astype('int')

print("轉換數據類型的后:")
print(df_dropped.dtypes)

技巧五:離群值檢測與處理

有時候,異常高或低的數值也被稱為離群值。它們可能影響模型的結果。

示例代碼:

from scipy import stats

data_with_outliers = [25, 30, 40, 25, 200]
z_scores = stats.zscore(data_with_outliers)
filtered_data = [d for d, z in zip(data_with_outliers, z_scores) if abs(z) < 2]

print("去除離群值后的數據:", filtered_data)

技巧六:日期時間處理

日期和時間信息常需標準化以方便計算和分析。

示例代碼:

date_series = pd.Series(['2023-1-3', '2023/1/4', None])
cleaned_dates = pd.to_datetime(date_series, errors='coerce')

print("處理后的時間數據:")
print(cleaned_dates)

技巧七:合并多個表

當你有多份數據表時,如何將他們組合在一起是關鍵。

示例代碼:

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C'], 'data': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'C', 'D'], 'info': ['x', 'y', 'z']})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')
print("合并后的數據:")
print(merged_df)

實戰案例

假如你現在負責一家電商平臺的數據分析工作,需要處理用戶購買行為記錄的數據集。你需要先清理數據,包括去重、處理丟失值,接著分析用戶最常購買的類別等。可以嘗試利用今天學到的技術點逐一解決問題。

責任編輯:趙寧寧 來源: 手把手PythonAI編程
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