Python编程实例-使用Panda进行数据清洗
使用Panda进行数据清洗
文章目录
- 使用Panda进行数据清洗
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- 1、创建一个样本数据框
- 2、处理步骤
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- 第1步：理解数据
- 第2步：处理重复项
- 第3步：处理缺失数据
- 第4步：转换数据
- 第5步：清洗文本数据
- 第6步：处理离群值
- 第7步：合并数据
- 3、总结
Pandas是用于数据分析和操作的最广泛使用的Python库。但是，从源读取的数据通常需要一系列数据清洗步骤——在你能够分析它以获得洞察、回答业务问题或构建机器学习模型之前。
本文将使用pandas进行数据清洗的过程分解为7个实用步骤。我们将创建一个样本数据集并完成数据清洗步骤。
1、创建一个样本数据框
在我们开始实际的数据清洗步骤之前，让我们创建一个包含员工记录的pandas数据框。我们将使用Faker进行合成数据生成。所以首先安装它：
pip install Faker
在这里，你可以使用相同的示例进行操作。你也可以选择使用你选定的数据集。以下是生成1000条记录的代码：
import pandas as pd
from faker import Faker
import<