Apprenez à utiliser Pandas pour un nettoyage de données de qualité professionnelle

Compétences professionnelles en matière de nettoyage de données : pratique d'application des pandas

Introduction :

Avec l'avènement de l'ère du big data, la collecte et le traitement des données sont devenus une tâche importante dans diverses industries. Cependant, les données originales présentent souvent divers problèmes, tels que des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes, des valeurs en double, etc. Afin d'analyser les données avec précision et efficacité, nous devons nettoyer les données brutes. Dans le processus de nettoyage des données, pandas est une puissante bibliothèque Python qui fournit des fonctions riches et des opérations flexibles, qui peuvent nous aider à traiter efficacement les ensembles de données. Cet article présentera quelques techniques courantes de nettoyage de données et les combinera avec des exemples de code spécifiques pour démontrer la pratique d'application des pandas.

1. Charger les données

Tout d'abord, nous devons charger les données à partir d'un fichier externe. pandas prend en charge plusieurs formats de données, tels que CSV, Excel, SQL, etc. Voici un exemple de code pour charger un fichier CSV :

import pandas as pd

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

2. Afficher les données

Avant de nettoyer les données, nous devons d'abord visualiser la situation globale des données afin de comprendre la structure et les caractéristiques de l'ensemble de données. pandas propose diverses méthodes pour afficher les données, telles que head()、tail()、info()、describe(), etc. Voici un exemple de code pour afficher les données :

# 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. Gestion des valeurs manquantes

Les valeurs manquantes sont l'un des problèmes couramment rencontrés dans le processus de nettoyage des données. pandas propose plusieurs méthodes pour gérer les valeurs manquantes. Voici quelques méthodes et exemples de codes couramment utilisés :

1. Supprimer les valeurs manquantes :

# 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. Remplir les valeurs manquantes :

# 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)

Quatrièmement, traiter les valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes peuvent avoir un impact sérieux sur les résultats de l'analyse, donc ils doivent être traités. pandas propose plusieurs méthodes pour gérer les valeurs aberrantes. Voici quelques méthodes et exemples de codes couramment utilisés :

1. Supprimer les valeurs aberrantes :

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

2. Remplacer les valeurs aberrantes :

# 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. Traiter les valeurs en double 

Les valeurs en double peuvent conduire à des résultats d'analyse de données inexacts, il faut donc s'en occuper. pandas propose plusieurs façons de gérer les valeurs en double. Voici quelques méthodes et exemples de codes couramment utilisés :

1. Supprimer les valeurs en double :

# 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. Rechercher les valeurs en double :

# 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. Conversion du type de données

Dans le processus de nettoyage des données, nous devons souvent convertir le type de données Convertir pour une analyse ultérieure. Pandas fournit une variété de méthodes pour la conversion de types de données. Voici quelques méthodes et exemples de codes couramment utilisés :

# 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")

Conclusion :

Cet article présente certaines techniques courantes de nettoyage des données et démontre la pratique d'application des pandas avec des exemples de code spécifiques. Dans le cadre du travail réel de nettoyage des données, nous pouvons choisir des méthodes appropriées en fonction de besoins spécifiques et des caractéristiques des données. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à apprendre et à pratiquer le nettoyage des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!