接著上篇繼續(xù)。數(shù)據(jù)獲取之后并不能直接分析或使用,因為里面有很多無效的垃圾數(shù)據(jù),所以必須要經(jīng)過處理才可以。數(shù)據(jù)處理的主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)計算等。
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)價值鏈中最關鍵的一步。垃圾數(shù)據(jù)即使是通過最好的分析也可能會產(chǎn)生錯誤的結(jié)果,并造成較大的誤導。
數(shù)據(jù)清洗就是處理缺失數(shù)據(jù)以及清除無意義的信息,如刪除原始數(shù)據(jù)集中的無關數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)、平滑噪音數(shù)據(jù),篩選掉與分析主題無關的數(shù)據(jù)等等。
重復值的處理
步驟如下:
1 利用DataFrame中的duplicated方法返回一個布爾型的Series,顯示是否有重復行。沒有顯示FALSE,有則從重復的第二行起顯示為TRUE
2 在利用DataFrame中的drop_duplicates方法返回一個移除了重復行的DataFrame
duplicated的格式:
duplicated(subset=None, keep='first')
括號中的參數(shù)均為可選,不寫默認判斷全部列
subset用于識別重復的列標簽或列標簽序號,默認是所有的列標簽
keep為first表示除了第一次出現(xiàn)外,其余相同的數(shù)據(jù)被標記為重復;為last表示除了最后一次外,其余相同的數(shù)據(jù)被標記為重復;為false表示所有相同的數(shù)據(jù)都被標記為重復
drop_duplicates的格式:
drop_duplicates()
如果你想指定某個列就在括號里加入列名即可
from?pandas?import?DataFrame from?pandas?import?Series #造數(shù)據(jù) df=DataFrame({'age':Series([26,85,85]),'name':Series(['xiaoqiang1','xiaoqiang2','xiaoqiang2'])}) df #判斷是否有重復行 df.duplicated() #移除重復行 df.drop_duplicates()
缺失值的處理
缺失值的處理一般包括兩個步驟,分別是缺失數(shù)據(jù)的識別和缺失數(shù)據(jù)的處理。
缺失數(shù)據(jù)的識別
pandas使用浮點值NaN表示浮點和非浮點數(shù)組里的缺失數(shù)據(jù),并使用isnull和notnull函數(shù)來判斷缺失情況。
#缺失數(shù)據(jù)的識別 from?pandas?import?DataFrame from?pandas?import?read_excel #有缺失數(shù)據(jù) df=read_excel(r'D:python_workspaceanacondarz.xlsx',?sheetname='Sheet2') df #識別缺失數(shù)據(jù),NaN的就會顯示True。notnull函數(shù)正好相反 df.isnull()
rz.xlsx的內(nèi)容如下
缺失數(shù)據(jù)的處理
對于缺失數(shù)據(jù)的處理有數(shù)據(jù)補齊、刪除對應的行、不處理。這里直接擼代碼解釋
#接著上面的繼續(xù),進行數(shù)據(jù)的處理 #去除數(shù)據(jù)中值為空的數(shù)據(jù)行 newdf=df.dropna() newdf #用其他數(shù)值代替NaN newdf2=df.fillna('--') newdf2 #用前一個數(shù)據(jù)值代替NaN newdf3=df.fillna(method='pad') newdf3 #用后一個數(shù)據(jù)值代替NaN newdf4=df.fillna(method='bfill') newdf4 #傳入一個字典對不同的列填充不同的值 newdf5=df.fillna({'數(shù)分':100,'高代':99}) newdf5 #用平均數(shù)來代替NaN。會自動計算有NaN兩列的數(shù)據(jù)的平均數(shù) newdf6=df.fillna(df.mean()) newdf6 #還可以使用strip()來去除數(shù)據(jù)左右的指定字符,這個是python的基礎了,這里不做演示了
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