


Bagaimana untuk melakukan pembersihan dan pemprosesan data dalam Python
Oct 20, 2023 pm 05:55 PMCara melakukan pembersihan dan pemprosesan data dalam Python
Pembersihan dan pemprosesan data adalah langkah yang sangat penting dalam analisis data dan proses perlombongan. Pembersihan dan pemprosesan data boleh membantu kami menemui masalah, kehilangan atau anomali dalam data dan bersedia untuk analisis dan pemodelan data seterusnya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pembersihan dan pemprosesan data, serta memberikan contoh kod khusus.
- Import perpustakaan yang diperlukan
Pertama, kita perlu mengimport beberapa perpustakaan yang diperlukan, seperti panda dan numpy.
import pandas as pd import numpy as np
- Memuatkan data
Kami perlu memuatkan set data untuk dibersihkan dan diproses. Fail CSV boleh dimuatkan menggunakan fungsi read_csv()
pustaka panda. read_csv()
函数加载CSV文件。
data = pd.read_csv('data.csv')
- 查看数据
在开始清洗和处理数据之前,我们可以先查看一下数据的基本情况,如数据的形状、列名、前几行等。
print(data.shape) # 打印数据的形状 print(data.columns) # 打印列名 print(data.head()) # 打印前几行数据
- 处理缺失值
接下来,我们需要处理数据中的缺失值。缺失值可能会影响后续的数据分析和建模结果。有多种方法可以处理缺失值,如删除包含缺失值的行或列、填充缺失值等。
删除包含缺失值的行或列:
data.dropna() # 删除包含缺失值的行 data.dropna(axis=1) # 删除包含缺失值的列
填充缺失值:
data.fillna(0) # 用0填充缺失值 data.fillna(data.mean()) # 用均值填充缺失值
- 处理重复值
数据中的重复值也可能会影响分析结果,因此我们需要处理重复值。可以使用pandas库的drop_duplicates()
data.drop_duplicates() # 删除重复值
- Lihat data
- Padamkan baris atau lajur yang mengandungi nilai yang tiada:
- Mengendalikan outlier
- Sebelum mula membersihkan dan memproses data, kita boleh menyemak keadaan asas data dahulu, seperti bentuk data, nama lajur, beberapa baris pertama , dsb.
mean = data['column'].mean() std = data['column'].std() data = data[~((data['column'] - mean) > 3 * std)]
Mengendalikan Nilai Yang Hilang
Seterusnya, kita perlu mengendalikan nilai yang hilang dalam data. Nilai yang hilang boleh menjejaskan analisis data dan hasil pemodelan seterusnya. Terdapat banyak cara untuk mengendalikan nilai yang hilang, seperti memadamkan baris atau lajur yang mengandungi nilai yang hilang, mengisi nilai yang hilang, dsb.data['column'] = np.log(data['column'])
data['column'] = (data['column'] - data['column'].min()) / (data['column'].max() - data['column'].min())
- Kendalikan nilai pendua
Nilai pendua dalam data, jadi kami juga boleh menjejaskan keputusan analisis perlu Mengendalikan nilai pendua. Nilai pendua boleh dialih keluar menggunakan fungsi drop_duplicates()
pustaka panda.
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
Outlier ialah nilai yang berbeza secara ketara daripada pemerhatian lain dalam set data, yang mungkin berat sebelah keputusan analisis. Pelbagai kaedah statistik boleh digunakan untuk mengesan dan mengendalikan outlier.
Sebagai contoh, menggunakan kaedah sisihan piawai 3 kali untuk mengesan dan mengendalikan outlier:
rrreeeTransformasi data🎜🎜🎜Kadangkala, kita perlu melakukan beberapa transformasi pada data untuk analisis dan pemodelan yang lebih baik. Contohnya, penjelmaan logaritma, normalisasi, dsb. 🎜🎜Transformasi log: 🎜rrreee🎜Penormalan: 🎜rrreee🎜🎜Simpan data yang dibersihkan🎜🎜🎜Akhir sekali, kami boleh menyimpan data yang telah dibersihkan dan diproses ke fail CSV baharu untuk kegunaan seterusnya. 🎜rrreee🎜Ringkasan: 🎜🎜Artikel ini memperkenalkan langkah khusus tentang cara melakukan pembersihan dan pemprosesan data dalam Python, dan menyediakan contoh kod yang sepadan. Pembersihan dan pemprosesan data ialah pautan penting dalam analisis data dan proses perlombongan, yang boleh meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan analisis dan pemodelan seterusnya. Dengan menguasai teknik ini, kami boleh memproses dan menganalisis data dengan lebih baik. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan pembersihan dan pemprosesan data dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel Panas

Alat panas Tag

Artikel Panas

Tag artikel panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?

Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks

Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?

Pengenalan kepada pengaturcaraan selari dan serentak di Python

Serialization dan deserialisasi objek python: Bahagian 1

Cara Melaksanakan Struktur Data Anda Sendiri di Python

Modul Matematik dalam Python: Statistik
