So bereinigen und verarbeiten Sie Daten in Python

So führen Sie die Datenbereinigung und -verarbeitung in Python durch

Die Datenbereinigung und -verarbeitung ist ein sehr wichtiger Schritt im Datenanalyse- und Mining-Prozess. Das Bereinigen und Verarbeiten von Daten kann uns dabei helfen, Probleme, fehlende Daten oder Anomalien in den Daten zu entdecken und uns auf die anschließende Datenanalyse und -modellierung vorzubereiten. In diesem Artikel wird die Verwendung von Python zur Datenbereinigung und -verarbeitung vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Notwendige Bibliotheken importieren

Zuerst müssen wir einige notwendige Bibliotheken importieren, wie z. B. Pandas und Numpy.

import pandas as pd
import numpy as np

2. Daten werden geladen

Wir müssen den zu bereinigenden und zu verarbeitenden Datensatz laden. CSV-Dateien können mit der Funktion read_csv() der Pandas-Bibliothek geladen werden. read_csv()函数加载CSV文件。

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 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

4. 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

5. 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

Daten anzeigen
6. Bevor wir mit der Bereinigung und Verarbeitung der Daten beginnen, können wir zunächst die Grundsituation der Daten überprüfen, z. B. die Form der Daten, Spaltennamen und die ersten paar Zeilen , usw.

mean = data['column'].mean()                           
std = data['column'].std()                            

data = data[~((data['column'] - mean) > 3 * std)]      

Umgang mit fehlenden Werten

Als nächstes müssen wir die fehlenden Werte in den Daten behandeln. Fehlende Werte können sich auf nachfolgende Datenanalyse- und Modellierungsergebnisse auswirken. Es gibt viele Möglichkeiten, mit fehlenden Werten umzugehen, z. B. das Löschen von Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten, das Auffüllen fehlender Werte usw.
7. Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten löschen:

data['column'] = np.log(data['column'])               

Fehlende Werte ergänzen:

data['column'] = (data['column'] - data['column'].min()) / (data['column'].max() - data['column'].min())

Doppelte Werte verarbeiten

Doppelte Werte in den Daten können sich auch auf die Analyseergebnisse auswirken, daher haben wir müssen doppelte Werte verarbeiten. Doppelte Werte können mit der Funktion drop_duplicates() der Pandas-Bibliothek entfernt werden.

data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)          

8. Umgang mit Ausreißern

Ein Ausreißer ist ein Wert, der sich erheblich von anderen Beobachtungen im Datensatz unterscheidet, was die Analyseergebnisse verfälschen kann. Zur Erkennung und Behandlung von Ausreißern können verschiedene statistische Methoden eingesetzt werden.

Zum Beispiel die Verwendung der 3-fachen Standardabweichungsmethode zum Erkennen und Behandeln von Ausreißern:

rrreee
Datentransformation🎜🎜🎜Manchmal müssen wir einige Transformationen an den Daten durchführen, um eine bessere Analyse und Modellierung zu ermöglichen. Zum Beispiel logarithmische Transformation, Normalisierung usw. 🎜🎜Protokolltransformation: 🎜rrreee🎜Normalisierung: 🎜rrreee🎜🎜Speichern der bereinigten Daten🎜🎜🎜Abschließend können wir die bereinigten und verarbeiteten Daten zur späteren Verwendung in einer neuen CSV-Datei speichern. 🎜rrreee🎜Zusammenfassung: 🎜🎜In diesem Artikel werden die spezifischen Schritte zur Datenbereinigung und -verarbeitung in Python vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt. Datenbereinigung und -verarbeitung sind wichtige Glieder im Datenanalyse- und Mining-Prozess, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der nachfolgenden Analyse und Modellierung verbessern können. Durch die Beherrschung dieser Techniken können wir Daten besser verarbeiten und analysieren. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo bereinigen und verarbeiten Sie Daten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!