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前言

pandas 是 Python 数据处理与分析的得力工具，功能强大，是数据从业者进行数据清洗的首选。本教程将系统介绍用 pandas 进行数据清洗，涵盖数据读取、缺失值与重复值处理、异常值修正、数据类型转换等要点。无论你是新手还是专业人士，都能从中获得清晰指导，为数据分析筑牢基础。

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一、环境搭建

在数据分析流程里，数据清洗是关键且基础的环节，它能够提升数据质量，为后续分析工作打下良好基础。pandas 提供了丰富且强大的功能来完成数据清洗任务，以下将详细介绍使用 pandas 进行数据清洗的常见方法和示例。

1. 下载 Python

访问 Python 官方网站，根据你的操作系统（Windows、Mac OS、Linux）选择合适的 Python 版本进行下载。建议下载 Python 3.x 版本，因为 Python 2 已经停止维护。

还可以从小编准备地址下载。

Python 3.7下载地址：https://pan.quark.cn/s/8268bf81f31f
Python 3.9下载地址：https://pan.quark.cn/s/9711a93276ad
Python 3.11下载地址：https://pan.quark.cn/s/9c44793cb24c

2. 安装 Python

访问 Python 官方网站（https://www.python.org/），根据自己的操作系统（Windows、MacOS、Linux）下载并安装 Python 3.x 版本。安装过程中注意勾选 “Add Python to PATH”，以便在命令行中能直接使用 Python。

Python 3.7安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145620847
Python 3.9安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145570561
Python 3.11安装教程：https://blog.csdn.net/u014164303/article/details/145549489

3 使用 pip 安装 Pandas

在命令提示符中输入以下命令并回车，以安装 Pandas：

pip install pandas

二、使用步骤

1.读取数据

在进行数据清洗之前，首先需要读取数据。pandas 支持多种文件格式的读取，例如 CSV、Excel 等。

mport pandas as pd# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('your_file.csv')# 读取 Excel 文件
# data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

2.处理缺失值

数据中常常会存在缺失值，pandas 提供了多种处理缺失值的方法。

• 2.1检测缺失值，使用 isnull() 或 isna() 方法来检测数据中的缺失值，它们的功能相同。

data = pd.read_csv('https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

• 2.2删除包含缺失值的行或列，可以使用 dropna() 方法删除包含缺失值的行或列。

# 删除包含缺失值的行
data_without_missing_rows = data.dropna(axis=0)# 删除包含缺失值的列
data_without_missing_columns = data.dropna(axis=1)

• 2.3填充缺失值，使用 fillna() 方法可以用特定的值来填充缺失值。

# 使用固定值填充缺失值
data_filled_with_constant = data.fillna(0)# 使用前一个有效值填充缺失值（向前填充）
data_filled_forward = data.fillna(method='ffill')# 使用后一个有效值填充缺失值（向后填充）
data_filled_backward = data.fillna(method='bfill')# 使用均值填充数值列的缺失值
numeric_columns = data.select_dtypes(include=['number']).columns
data[numeric_columns] = data[numeric_columns].fillna(data[numeric_columns].mean())

3. 处理重复值

数据中可能存在重复的记录，需要进行处理。

• 3.1 检测重复值
  使用 duplicated() 方法检测重复的行。

# 检测重复行
duplicate_rows = data.duplicated()
# 统计重复行的数量
duplicate_count = duplicate_rows.sum()

• 3.2 删除重复值
  使用 drop_duplicates() 方法删除重复的行。

# 删除重复行
data_without_duplicates = data.drop_duplicates()

4. 处理异常值

异常值可能会影响数据分析的结果，需要进行处理。

• 4.1 基于统计方法检测异常值
  例如，使用 Z-Score 方法检测数值列的异常值。

import numpy as np# 计算数值列的 Z-Score
numeric_columns = data.select_dtypes(include=['number']).columns
z_scores = np.abs((data[numeric_columns] - data[numeric_columns].mean()) / data[numeric_columns].std())# 找出 Z-Score 大于 3 的异常值
outliers = data[(z_scores > 3).any(axis=1)]

• 4.2 处理异常值，可以选择删除异常值或对其进行修正。

# 删除异常值
data_without_outliers = data[(z_scores <= 3).all(axis=1)]# 修正异常值，例如将异常值替换为均值
data[numeric_columns] = np.where(z_scores > 3, data[numeric_columns].mean(), data[numeric_columns])

5. 数据类型转换

确保数据类型正确有助于后续的分析工作。

# 将某列转换为数值类型
data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'], errors='coerce')# 将某列转换为日期类型
data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'])

6. 处理不一致的数据

数据中可能存在大小写不一致、拼写错误等问题，需要进行处理。

# 将某列的字符串转换为小写
data['string_column'] = data['string_column'].str.lower()# 修正拼写错误
data['string_column'] = data['string_column'].replace('old_value', 'new_value')

通过以上步骤，你可以使用 pandas 对数据进行全面的清洗，提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析工作做好准备。