基于pandas的数据清洗

数据清洗

1、处理空值：过滤，删除，填充

2、处理重复数据：.drop_duplicates(keep = ‘first‘) 删除重复行

3、处理异常值：异常值（极值等）可以用均值去替换

1、空值

1.1 空值的区别

pandas里头有两种空值类型

type(None)   # NoneType  None不可以参与运算，

type(np.nan）  # float  Nan可以参与运算

 1.2 空值处理

方式1： 对空值进行过滤（删除空所在的行数据）

　　       通过.isnull（）方法 判断空值

　　　　通过.any(axis=1) 方法 判断行是否有空值，行中有空值 返回True

　　　　通过.index 获取空值行 的行号索引

　　　　通过.drop（labels=indexs,axis=0） 删除有空值的行

　　　　或者通过.all()方法 判断行是否没有空值，行中无空值 返回True

　　　　通过.loc[] 逻辑索引 获得无空值的所有行

 方式2： .dropna(axis=0) 可以直接删除 含有空值的行

 方式3： .fillna(axis=0,method=‘ffilll‘) 使用fillna方法 对空值进行填充，可以用vaulue=99指定填充，也可以用method=‘ffilll’向前填充，method=‘bfill‘向后填充， 使用均值填充

 2、重复值

 3、异常数据

基于pandas的数据清洗

原文：https://www.cnblogs.com/Teyisang/p/14384717.html