本篇內容主要講解“Pandas實現數據清洗的方法有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Pandas實現數據清洗的方法有哪些”吧!

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1.處理數據中的空值

我們在處理真實的數據時，往往會有很多缺少的的特征數據，就是所謂的空值，必須要進行處理才能進行下一步分析

空值的處理方式有很多種，一般是刪除或者填充

Excel通過“查找和替換”功能實現空值的統一替換：

通過“定位”刪除空值：

pandas處理空值的方式比較靈活，可以使用dropna函數刪除空值

import pandas as pd data=pd.read_csv('成績表.csv',encoding='gbk') data.dropna(how='any')

用fillna函數實現空值的填充

①使用數字0填充數據表中的空值

data.fillna(value=0)

②使用平均值填充數據表中的空值

data['語文'].fillna(data['語文'].mean())

2.刪除空格

excel中清理空格很簡單，直接替換即可

pandas刪除空格也很方便，主要使用map函數

data['姓名']=data['姓名'].map(str.strip) data

3.大小寫轉換

excel中大小寫轉換函數分別為upper()和lower()

pandas中轉換函數也為upper()和lower()

data['拼音']=data['拼音'].str.upper() data

data['拼音']=data['拼音'].str.lower() data

4.更改數據格式

excel中更改數據格式通過快捷鍵“ctrl+1”打開“設置單元格格式”：

pandas使用astype來修改數據格式，以將“語文”列改成整數為例

data['語文'].dropna(how='any').astype('int')

5.更改列名稱

excel中更改列名稱就不說了，大家都會

pandas使用rename函數更改列名稱，代碼如下：

data.rename(columns={'語文':'語文成績'})

6.刪除重復值

excel的功能區“數據”下有“刪除重復項”，可以用來刪除表中的重復值，默認保留最第一個重復值，把后面的刪除：

pandas使用drop_duplicates函數刪除重復值：

data['數學'].drop_duplicates() #默認刪除后面的重復值  data['數學'].drop_duplicates(keep='last') #刪除第一項重復值

7.修改及替換數據

excel中使用“查找和替換”功能實現數值的替換

pandas中使用replace函數實現數據替換

data['姓名'].replace('成  功','失  敗')

到此，相信大家對“Pandas實現數據清洗的方法有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創新互聯網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！