Welche Methoden gibt es, um die Datenbereinigung in Pandas zu implementieren?

Pandas-Methoden zur Datenbereinigung umfassen: 1. Verarbeitung fehlender Werte; 3. Datentypkonvertierung; 7. Datenaggregation; 8. Pivot-Tabelle usw. Detaillierte Einführung: 1. Verarbeitung fehlender Werte. Pandas bietet verschiedene Methoden zur Verarbeitung fehlender Werte. Für fehlende Werte können Sie die Methode „fillna()“ verwenden, um bestimmte Werte wie Mittelwert, Median usw. einzugeben . Wiederholte Werteverarbeitung, bei der Datenbereinigung ist das Entfernen doppelter Werte ein sehr häufiger Schritt und so weiter.

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Pandas ist eine sehr leistungsstarke Datenverarbeitungsbibliothek in Python. Sie bietet viele Datenbereinigungsmethoden und kann uns leicht bei der Verarbeitung und Analyse von Daten helfen. Im Folgenden sind einige gängige Methoden zur Datenbereinigung mit Pandas aufgeführt:

1. Verarbeitung fehlender Werte

Pandas bietet eine Vielzahl von Methoden zur Behandlung fehlender Werte. Bei fehlenden Werten können Sie die Methode „fillna()“ verwenden, um bestimmte Werte wie Mittelwert, Median usw. einzugeben. Bei fehlenden kategorialen Daten können Sie die Methode „dropna()“ verwenden, um Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten zu löschen. Darüber hinaus können Sie auch die Methoden ffill() und bfill() verwenden, um fehlende Werte mit Vorwärts- und Rückwärtsfüllmethoden zu füllen.

2. Verarbeitung doppelter Werte

Bei der Datenbereinigung ist das Löschen doppelter Werte ebenfalls ein sehr häufiger Schritt. Pandas bietet die Methode „duplicated()“ zum Auffinden doppelter Zeilen mit der Option, doppelte Zeilen zu löschen oder beizubehalten.

3. Datentypkonvertierung

Bei der Datenbereinigung ist es auch sehr wichtig, den Datentyp in das richtige Format zu konvertieren. Pandas bietet viele Methoden zum Konvertieren von Datentypen, z. B. die Methode astype() zum Konvertieren des Datentyps in einen bestimmten Typ, die Methode to_numeric() zum Konvertieren einer Zeichenfolge in eine Zahl und die Methode to_datetime() zum Konvertieren einer Zeichenfolge ein Datum/Uhrzeit-Format.

4. Ausreißerverarbeitung

Ausreißer beziehen sich auf abnormale Werte, die weit vom Normalbereich entfernt sind. Für die Verarbeitung von Ausreißern können Sie die von Pandas bereitgestellte Methode replace() verwenden, um bestimmte Werte zu ersetzen, oder die Methode drop() verwenden, um Zeilen oder Spalten mit Ausreißern zu löschen.

5. Datennormalisierung

Bei der Datenbereinigung ist es auch sehr wichtig, die Daten zu normalisieren. Pandas bietet viele Methoden zur Datennormalisierung. Beispielsweise kann die Methode „scale()“ die Daten durch den Maximalwert-Minimalwert dividieren, um einen Wert zwischen 0 und 1 zu erhalten Erhalten Sie einen Wert zwischen 0 und 1. Die Methode cut () kann die Daten gemäß dem angegebenen Intervall teilen und die Bezeichnung zurückgeben.

6. Datenfilterung

Pandas bietet eine Vielzahl von Datenfilterungsmethoden. Sie können die Methoden loc[] und iloc[] verwenden, um Daten basierend auf Beschriftungen oder Positionen zu filtern. Sie können die Methode query() verwenden, um Daten mithilfe von Python-Ausdrücken zu filtern. Sie können die Methoden isin() und notin() zur Überprüfung verwenden ob sich ein Wert in einer Liste befindet; Sie können Vergleichsoperatoren (wie lt, le, gt, ge, eq, ne) verwenden, um Zeilen zu filtern, die die Bedingungen erfüllen.

7. Datenaggregation und -gruppierung

Pandas bietet leistungsstarke Aggregations- und Gruppierungsfunktionen, mit denen problemlos Aggregations- und Gruppierungsberechnungen für Daten durchgeführt werden können. Sie können die Methode groupby() verwenden, um Zeilen basierend auf den Werten einer oder mehrerer Spalten zu gruppieren und optional Aggregatfunktionen (z. B. Summe, Mittelwert, Anzahl usw.) oder andere Methoden (z. B. size()) zur Berechnung anwenden die Anzahl der Zeilen). Sie können mit den Methoden agg() und apply() eine Funktion auf jede Gruppe anwenden. Sie können die Korrelation oder Kovarianz zwischen Spalten mit den Methoden corr() und cov() berechnen.

8. Pivot-Tabelle

Pandas bietet die Funktion zum Erstellen einer Pivot-Tabelle, mit der Daten einfach geschwenkt und transformiert werden können. Mit der Methode „pivot_table()“ können Sie eine Pivot-Tabelle erstellen und Aggregatfunktionen und andere Optionen angeben. Mit der Methode „melt()“ können Sie einen multivariablen Datensatz in einen univariaten Datensatz konvertieren Konvertieren Sie Breitformatdaten in Langformatdaten.

Die oben genannten sind einige gängige Methoden zur Verwendung von Pandas zur Implementierung der Datenbereinigung. Im eigentlichen Datenbereinigungsprozess können geeignete Methoden zur Verarbeitung und Analyse basierend auf spezifischen Dateneigenschaften und -anforderungen ausgewählt werden.

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