Quelles sont les méthodes pour mettre en œuvre le nettoyage des données chez les pandas ?

Les méthodes Pandas pour mettre en œuvre le nettoyage des données comprennent : 1. Traitement des valeurs manquantes ; 2. Traitement des valeurs en double ; 3. Conversion des types de données ; 5. Normalisation des données ; 7. Agrégation et regroupement des données ; 8. Tableau croisé dynamique, etc. Introduction détaillée : 1. Traitement des valeurs manquantes, Pandas fournit une variété de méthodes pour traiter les valeurs manquantes, vous pouvez utiliser la méthode « fillna() » pour remplir des valeurs spécifiques, telles que la moyenne, la médiane, etc. . Répéter le traitement des valeurs, lors du nettoyage des données, la suppression des valeurs en double est une étape très courante, etc.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur DELL G3.

Pandas est une bibliothèque de traitement de données très puissante en Python. Elle fournit de nombreuses méthodes de nettoyage de données et peut facilement nous aider à traiter et analyser les données. Voici quelques méthodes courantes de nettoyage des données à l'aide de Pandas :

1. Traitement des valeurs manquantes

Pandas propose une variété de méthodes pour gérer les valeurs manquantes. Pour les valeurs manquantes, vous pouvez utiliser la méthode fillna() pour remplir des valeurs spécifiques, telles que la moyenne, la médiane, etc. ; pour les données catégorielles manquantes, vous pouvez utiliser la méthode dropna() pour supprimer les lignes ou les colonnes contenant des valeurs manquantes. De plus, vous pouvez également utiliser les méthodes ffill() et bfill() pour remplir les valeurs manquantes à l'aide des méthodes de remplissage avant et arrière.

2. Traitement des valeurs en double

Dans le nettoyage des données, la suppression des valeurs en double est également une étape très courante. Pandas fournit la méthode duplicated() pour rechercher les lignes en double et éventuellement supprimer ou conserver les lignes en double.

3. Conversion du type de données

Dans le nettoyage des données, il est également très important de convertir le type de données dans le format correct. Pandas fournit de nombreuses méthodes pour convertir les types de données, telles que la méthode astype() pour convertir le type de données en un type spécifié, la méthode to_numeric() pour convertir une chaîne en nombre et la méthode to_datetime() pour convertir une chaîne en un format date/heure.

4. Traitement des valeurs aberrantes

Les valeurs aberrantes font référence à des valeurs anormales qui sont loin de la plage normale. Pour le traitement des valeurs aberrantes, vous pouvez utiliser la méthode replace() fournie par Pandas pour remplacer des valeurs spécifiques, ou utiliser la méthode drop() pour supprimer des lignes ou des colonnes contenant des valeurs aberrantes.

5. Normalisation des données

Dans le nettoyage des données, il est également très important de normaliser les données. Pandas fournit de nombreuses méthodes pour la normalisation des données. Par exemple, la méthode scale() peut diviser les données par la valeur maximale-valeur minimale pour obtenir une valeur comprise entre 0 et 1. La méthode normalize() peut diviser les données par la valeur maximale. obtenir une valeur comprise entre 0 et 1. La méthode cut() peut diviser les données selon l'intervalle spécifié et renvoyer l'étiquette.

6. Filtrage des données

Pandas propose une variété de méthodes de filtrage des données. Vous pouvez utiliser les méthodes loc[] et iloc[] pour filtrer les données en fonction d'étiquettes ou de positions ; vous pouvez utiliser la méthode query() pour filtrer les données à l'aide d'expressions Python, vous pouvez utiliser les méthodes isin() et notin() pour vérifier ; si une valeur se trouve dans une liste ; vous pouvez utiliser des opérateurs de comparaison (tels que lt, le, gt, ge, eq, ne) pour filtrer les lignes qui répondent aux conditions.

7. Agrégation et regroupement de données

Pandas fournit de puissantes fonctions d'agrégation et de regroupement, qui peuvent facilement effectuer des calculs d'agrégation et de regroupement sur les données. Vous pouvez utiliser la méthode groupby() pour regrouper les lignes en fonction des valeurs d'une ou plusieurs colonnes, en appliquant éventuellement des fonctions d'agrégation (telles que somme, moyenne, nombre, etc.) ou d'autres méthodes (telles que size() pour calculer le nombre de lignes). Vous pouvez appliquer une fonction à chaque groupe en utilisant les méthodes agg() et apply() ; vous pouvez calculer la corrélation ou la covariance entre les colonnes en utilisant les méthodes corr() et cov().

8. Tableau croisé dynamique

Pandas offre la fonction de créer un tableau croisé dynamique, qui peut facilement faire pivoter et transformer les données. Vous pouvez utiliser la méthode pivot_table() pour créer un tableau croisé dynamique et spécifier des fonctions d'agrégation et d'autres options ; vous pouvez utiliser la méthode melt() pour convertir un ensemble de données multivariables en un ensemble de données univariées ; vous pouvez utiliser la méthode wide_to_long() pour ; convertir des données grand format en données au format long.

Ci-dessus sont quelques méthodes courantes d'utilisation de Pandas pour mettre en œuvre le nettoyage des données. Dans le processus de nettoyage des données, des méthodes appropriées peuvent être sélectionnées pour le traitement et l'analyse en fonction des caractéristiques et des besoins spécifiques des données.

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