Erfahren Sie, wie Sie Pandas für die professionelle Datenbereinigung nutzen

Fähigkeiten zur Datenbereinigung auf professionellem Niveau: Anwendungspraxis von Pandas

Einführung:

Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters ist die Datenerfassung und -verarbeitung in verschiedenen Branchen zu einer wichtigen Aufgabe geworden. Allerdings gibt es in Originaldaten häufig verschiedene Probleme, wie z. B. fehlende Werte, Ausreißer, doppelte Werte usw. Um Daten genau und effektiv zu analysieren, müssen wir die Rohdaten bereinigen. Bei der Datenbereinigung ist Pandas eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die umfangreiche Funktionen und flexible Operationen bereitstellt, die uns dabei helfen können, Datensätze effizient zu verarbeiten. In diesem Artikel werden einige gängige Datenbereinigungstechniken vorgestellt und mit spezifischen Codebeispielen kombiniert, um die Anwendungspraxis von Pandas zu demonstrieren.

1. Daten laden

Zuerst müssen wir Daten aus einer externen Datei laden. Pandas unterstützt mehrere Datenformate wie CSV, Excel, SQL usw. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Laden einer CSV-Datei:

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

2. Sehen Sie sich die Daten an

Bevor wir die Daten bereinigen, sollten wir uns zunächst die Gesamtsituation der Daten ansehen, um die Struktur und Eigenschaften des Datensatzes zu verstehen. Pandas bietet eine Vielzahl von Methoden zum Anzeigen von Daten, z. B. head()、tail()、info()、describe() usw. Das Folgende ist ein Beispielcode zum Anzeigen von Daten:

# 查看前几行数据
print(data.head())

# 查看后几行数据
print(data.tail())

# 查看数据的详细信息
print(data.info())

# 查看数据的统计描述
print(data.describe())

3. Umgang mit fehlenden Werten

Fehlende Werte sind eines der Probleme, die bei der Datenbereinigung häufig auftreten. Pandas bietet verschiedene Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden und Beispielcodes aufgeführt:

1. Fehlende Werte löschen:

# 删除包含缺失值的行
data.dropna(axis=0, inplace=True)

# 删除包含缺失值的列
data.dropna(axis=1, inplace=True)

2. Fehlende Werte ergänzen:

# 用指定值填充缺失值
data.fillna(value=0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

Viertens: Behandeln Sie Ausreißer.

Ausreißer können schwerwiegende Auswirkungen auf die Analyseergebnisse haben Sie müssen verarbeitet werden. Pandas bietet verschiedene Methoden zum Umgang mit Ausreißern. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden und Beispielcodes aufgeführt:

1. Ausreißer löschen:

# 删除大于或小于指定阈值的异常值
data = data[(data["column"] >= threshold1) & (data["column"] <= threshold2)]

2. Ausreißer ersetzen:

# 将大于或小于指定阈值的异常值替换为指定值
data["column"] = data["column"].apply(lambda x: replace_value if x > threshold else x)

5. Doppelte Werte verarbeiten

Doppelte Werte können zu ungenauen Datenanalyseergebnissen führen. Es ist also notwendig, damit umzugehen. Pandas bietet mehrere Möglichkeiten, mit doppelten Werten umzugehen. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden und Beispielcodes aufgeführt:

1. Duplikatwerte löschen:

# 删除完全重复的行
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除指定列中的重复值
data.drop_duplicates(subset=["column"], inplace=True)

2. Duplikatwerte suchen:

# 查找完全重复的行
duplicates = data[data.duplicated()]

# 查找指定列中的重复值
duplicates = data[data.duplicated(subset=["column"])]

6. Datentypkonvertierung

Beim Datenbereinigungsprozess müssen wir häufig die konvertieren Datentyp Zur späteren Analyse konvertieren. Pandas bietet verschiedene Methoden zur Datentypkonvertierung. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden und Beispielcodes aufgeführt:

# 将列的数据类型转换为整型
data["column"] = data["column"].astype(int)

# 将列的数据类型转换为日期时间类型
data["column"] = pd.to_datetime(data["column"])

# 将列的数据类型转换为分类类型
data["column"] = data["column"].astype("category")

Fazit:

In diesem Artikel werden einige gängige Datenbereinigungstechniken vorgestellt und die Anwendungspraxis von Pandas anhand spezifischer Codebeispiele demonstriert. Bei der eigentlichen Datenbereinigung können wir geeignete Methoden basierend auf spezifischen Anforderungen und Datenmerkmalen auswählen. Ich hoffe, dieser Artikel kann den Lesern helfen, die Datenbereinigung zu erlernen und zu üben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErfahren Sie, wie Sie Pandas für die professionelle Datenbereinigung nutzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!