Werden Sie ein Meister der Pandas-Datenbereinigung: vom Einstieg bis zur Beherrschung

Vom Anfänger bis zum Experten: Beherrschen Sie die Datenbereinigungsmethode von Pandas

Einführung:
In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen ist die Datenbereinigung ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse. Durch die Bereinigung der Daten können wir Fehler im Datensatz beheben, fehlende Werte ergänzen, Ausreißer behandeln und die Konsistenz und Genauigkeit der Daten sicherstellen. Pandas ist eines der am häufigsten verwendeten Datenanalysetools in Python. Es bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen und Methoden, um den Datenbereinigungsprozess präziser und effizienter zu gestalten. In diesem Artikel wird die Datenbereinigungsmethode in Pandas schrittweise vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt, damit der Leser schnell die Verwendung von Pandas zur Datenbereinigung erlernen kann.

1. Pandas-Bibliothek und Datensatz importieren
   Zuerst müssen wir die Pandas-Bibliothek importieren und den zu bereinigenden Datensatz lesen. Sie können die Funktion read_csv() von Pandas verwenden, um CSV-Dateien zu lesen, oder die Funktion read_excel(), um Excel-Dateien zu lesen. Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Lesen einer CSV-Datei: read_csv()函数读取CSV文件，或者使用read_excel()函数读取Excel文件。以下是读取CSV文件的代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 查看数据集概览
   在开始数据清洗之前，我们可以使用一些基本的命令来查看数据集的概览信息。以下是一些常用的命令：

• df.head()：查看数据集的前几行，默认为前5行。
• df.tail()：查看数据集的后几行，默认为后5行。
• df.info()：查看数据集的基本信息，包括每列的数据类型和非空值的数量。
• df.describe()：生成数据集的统计摘要，包括每列的均值、标准差、最小值、最大值等。
• df.shape：查看数据集的形状，即行数和列数。

这些命令能帮助我们快速了解数据集的结构和内容，为后续的数据清洗做好准备。

3. 处理缺失值
   在实际的数据集中，经常会遇到一些缺失值。处理缺失值的方法有很多种，以下是几种常见的方法：

• 删除缺失值：使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。
• 填充缺失值：使用fillna()函数填充缺失值。可以使用常数填充，如fillna(0)将缺失值填充为0；也可以使用均值或中位数填充，如fillna(df.mean())将缺失值填充为每列的均值。

以下是处理缺失值的代码示例：

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 将缺失值填充为0
df.fillna(0, inplace=True)

4. 处理重复值
   除了缺失值，数据集中还可能存在重复值。处理重复值是数据清洗的重要步骤之一，可以使用drop_duplicates()函数删除重复值。该函数会保留第一个出现的值，将后续重复的值删除。

以下是处理重复值的代码示例：

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

5. 处理异常值
   在数据集中，有时候会存在一些异常值。处理异常值可以通过以下方法进行：

• 删除异常值：使用布尔索引删除异常值。例如，可以使用df = df[df['column'] 删除某一列中大于100的异常值。
• 替换异常值：使用replace()函数将异常值替换为合适的值。例如，可以使用df['column'].replace(100, df['column'].mean())将某一列中的值100替换为该列的均值。

以下是处理异常值的代码示例：

# 删除异常值
df = df[df['column'] < 100]

# 将异常值替换为均值
df['column'].replace(100, df['column'].mean(), inplace=True)

6. 数据类型转换
   有时候，数据集的某些列的数据类型不正确。可以使用astype()函数将数据类型转换为正确的类型。例如，可以使用df['column'] = df['column'].astype(float)将某一列的数据类型转换为浮点型。

以下是数据类型转换的代码示例：

# 将某一列的数据类型转换为浮点型
df['column'] = df['column'].astype(float)

7. 数据列的重命名
   当数据集中的列名不符合要求时，可以使用rename()函数对列名进行重命名。

以下是重命名数据列的代码示例：

# 对列名进行重命名
df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

8. 数据排序
   有时候，我们需要按照某一列的值对数据集进行排序。可以使用sort_values()

# 按照某一列的值对数据集进行升序排序
df.sort_values('column', ascending=True, inplace=True)

Übersicht des Datensatzes anzeigen

Bevor wir mit der Datenbereinigung beginnen, können wir einige grundlegende Befehle verwenden, um die Übersichtsinformationen des Datensatzes anzuzeigen. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Befehle aufgeführt:

df.head(): Zeigt die ersten paar Zeilen des Datensatzes an, der Standardwert sind die ersten 5 Zeilen. 🎜df.tail(): Zeigt die letzten paar Zeilen des Datensatzes an, der Standardwert sind die letzten 5 Zeilen. 🎜🎜df.info(): Zeigen Sie die grundlegenden Informationen des Datensatzes an, einschließlich des Datentyps jeder Spalte und der Anzahl der Nicht-Null-Werte. 🎜🎜df.describe(): Erstellt eine statistische Zusammenfassung des Datensatzes, einschließlich Mittelwert, Standardabweichung, Minimalwert, Maximalwert usw. jeder Spalte. 🎜🎜df.shape: Zeigt die Form des Datensatzes an, also die Anzahl der Zeilen und Spalten. 🎜

🎜Diese Befehle können uns helfen, die Struktur und den Inhalt des Datensatzes schnell zu verstehen und uns auf die anschließende Datenbereinigung vorzubereiten. 🎜

🎜Umgang mit fehlenden Werten🎜In tatsächlichen Datensätzen stoßen wir häufig auf einige fehlende Werte. Es gibt viele Möglichkeiten, mit fehlenden Werten umzugehen. Hier sind einige gängige Methoden: 🎜🎜

🎜Fehlende Werte löschen: Verwenden Sie die Funktion dropna(), um Zeilen oder Spalten zu löschen, die fehlende Werte enthalten. 🎜🎜Fehlende Werte ergänzen: Verwenden Sie die Funktion fillna(), um fehlende Werte auszufüllen. Sie können konstante Füllungen wie fillna(0) verwenden, um fehlende Werte mit 0 zu füllen. Sie können auch Mittelwert- oder Medianfüllungen wie fillna(df.mean()) verwenden. Füllen Sie fehlende Werte mit dem Mittelwert jeder Spalte. 🎜

🎜Das Folgende ist ein Codebeispiel für den Umgang mit fehlenden Werten: 🎜rrreee

🎜Umgang mit doppelten Werten🎜Zusätzlich zu fehlenden Werten kann es auch doppelte Werte im Datensatz geben . Der Umgang mit doppelten Werten ist einer der wichtigen Schritte bei der Datenbereinigung. Sie können die Funktion drop_duplicates() verwenden, um doppelte Werte zu löschen. Diese Funktion behält das erste Vorkommen des Werts bei und löscht nachfolgende doppelte Werte. 🎜🎜🎜Hier ist ein Codebeispiel für den Umgang mit doppelten Werten: 🎜rrreee
🎜Umgang mit Ausreißern🎜In einem Datensatz gibt es manchmal einige Ausreißer. Der Umgang mit Ausreißern kann folgendermaßen erfolgen: 🎜🎜

🎜Ausreißer entfernen: Verwenden Sie die boolesche Indizierung, um Ausreißer zu entfernen. Sie können beispielsweise df = df[df['column'] verwenden, um Ausreißer größer als 100 in einer Spalte zu löschen. 🎜🎜Ausreißer ersetzen: Verwenden Sie die Funktion <code>replace(), um Ausreißer durch entsprechende Werte zu ersetzen. Beispielsweise können Sie df['column'].replace(100, df['column'].mean()) verwenden, um den Wert 100 in einer Spalte durch den Mittelwert dieser Spalte zu ersetzen. 🎜

🎜Hier ist ein Codebeispiel für den Umgang mit Ausreißern: 🎜rrreee

🎜Datentypkonvertierung🎜Manchmal haben einige Spalten eines Datensatzes falsche Datentypen. Mit der Funktion astype() können Sie den Datentyp in den richtigen Typ konvertieren. Sie können beispielsweise df['column'] = df['column'].astype(float) verwenden, um den Datentyp einer Spalte in einen Gleitkommatyp zu konvertieren. 🎜🎜🎜Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Datentypkonvertierung: 🎜rrreee
🎜Umbenennen von Datenspalten🎜Wenn die Spaltennamen im Datensatz nicht den Anforderungen entsprechen, können Sie verwenden rename() Die Funktion code> benennt Spaltennamen um. 🎜🎜🎜Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Umbenennen von Datenspalten: 🎜rrreee<ol start="8">🎜Datensortierung🎜Manchmal müssen wir den Datensatz nach dem Wert einer bestimmten Spalte sortieren. Der Datensatz kann mit der Funktion <code>sort_values() sortiert werden. 🎜🎜🎜Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Datensortierung: 🎜rrreee🎜Fazit: 🎜Dieser Artikel stellt einige gängige Datenbereinigungsmethoden in Pandas vor und bietet spezifische Codebeispiele. Durch die Beherrschung dieser Methoden können Leser besser mit fehlenden Werten, doppelten Werten und Ausreißern im Datensatz umgehen und Datentypkonvertierungen, Spaltenumbenennungen und Datensortierungen durchführen. Allein anhand dieser Codebeispiele können Sie die Pandas-Datenbereinigungsmethode vom Einstieg bis zur Fertigkeit beherrschen und sie in tatsächlichen Datenanalyseprojekten anwenden. Ich hoffe, dieser Artikel kann den Lesern helfen, die Pandas-Bibliothek besser zu verstehen und für die Datenbereinigung zu verwenden. 🎜

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