pandas でデータ クリーニングを実装する方法は何ですか?

# PANDAがデータクリーニングを実装するために使用する方法には以下が含まれます。1。値処理の欠損; 2.重複値処理; 3.データ型変換; 4.外れ値処理; 5.データの正規化; 6.データフィルタリング。 7. データの集計とグループ化、8. ピボット テーブルなど詳細な紹介: 1. 欠損値の処理、Pandas は欠損値を処理するためのさまざまなメソッドを提供します。欠損値の場合は、「fillna()」メソッドを使用して、平均値、中央値などの特定の値を入力できます。2繰り返し値の処理、データ クリーニングでは、重複した値の削除などが非常に一般的な手順です。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。

Pandas は Python の非常に強力なデータ処理ライブラリであり、多くのデータ クリーニング メソッドを提供し、データの処理と分析を簡単に行うことができます。以下は、Pandas を使用してデータ クリーニングを実装するための一般的な方法です:

1. 欠損値の処理

Pandas は、欠損値を処理するためのさまざまな方法を提供します。欠損値の場合は、fillna() メソッドを使用して、平均値、中央値などの特定の値を入力できます。欠損しているカテゴリ データの場合は、dropna() メソッドを使用して、欠損値を含む行または列を削除できます。さらに、ffill() メソッドと bfill() メソッドを使用して、前方埋め込みメソッドと後方埋め込みメソッドを使用して欠損値を埋めることもできます。

2. 重複値の処理

データ クリーニングでは、重複値の削除も非常に一般的な手順です。 Pandas は、重複行を検索し、必要に応じて重複行を削除または保持するための duplicad() メソッドを提供します。

3. データ型の変換

データ クリーニングでは、データ型を正しい形式に変換することも非常に重要です。 Pandas には、データ型を指定した型に変換する astype() メソッド、文字列を数値に変換する to_numeric() メソッド、文字列を数値に変換する to_datetime() メソッドなど、データ型を変換するためのメソッドが多数用意されています。日時形式。

4.異常値処理

異常値とは、正常範囲から大きく離れた異常な値を指します。外れ値の処理では、Pandas が提供する replace() メソッドを使用して特定の値を置き換えたり、drop() メソッドを使用して外れ値を含む行または列を削除したりできます。

5. データの正規化

データ クリーニングでは、データを正規化することも非常に重要です。 Pandas には、データ正規化のための多くのメソッドが用意されています。たとえば、scale() メソッドでは、データを最大値と最小値で除算して、0 ～ 1 の間の値を取得できます。normalize() メソッドでは、データを最大値で除算して、 0 ～ 1 の値を取得します。cut() メソッドは、指定された間隔に従ってデータを分割し、ラベルを返すことができます。

6. データ フィルタリング

Pandas は、さまざまなデータ フィルタリング方法を提供します。 loc[] および iloc[] メソッドを使用すると、ラベルまたは位置に基づいてデータをフィルタリングできます。query() メソッドを使用して、Python 式を使用してデータをフィルタリングできます。isin() メソッドと notin() メソッドを使用してチェックできます。値がリスト内にあるかどうか、使用できます 比較演算子 (lt、le、gt、ge、eq、ne など) は、条件を満たす行をフィルタリングするために使用されます。

7. データの集計とグループ化

Pandas は、データの集計とグループ化の計算を簡単に実行できる強力な集計およびグループ化関数を提供します。 groupby() メソッドを使用すると、1 つ以上の列の値に基づいて行をグループ化し、必要に応じて集計関数 (合計、平均、カウントなど) または他のメソッド (計算する size() など) を適用できます。行数）。 agg() メソッドと apply() メソッドを使用して各グループに関数を適用でき、corr() メソッドと cov() メソッドを使用して列間の相関または共分散を計算できます。

8. ピボットテーブル

Pandasでは、データを簡単にピボットして変換できるピボットテーブルを作成する機能を提供しています。 pivot_table() メソッドを使用してピボット テーブルを作成し、集計関数やその他のオプションを指定できます。melt() メソッドを使用して多変量データ セットを一変量データ セットに変換でき、wide_to_long() メソッドを使用してワイド形式データをロング形式データに変換します。

上記は、Pandas を使用してデータ クリーニングを実装する一般的な方法の一部です。実際のデータ クリーニング プロセスでは、特定のデータの特性とニーズに基づいて、処理と分析に適切な方法を選択できます。

以上がpandas でデータ クリーニングを実装する方法は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。