Python数据分析：数据清洗技术

翻滚的胖子
2023-05-25 19:01:50
后端技术
Python Java

Python数据分析：数据清洗技术

一、数据清洗介绍

数据清洗是指对数据进行处理，使其达到分析的要求，通常包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等。在Python数据分析领域，常用的数据清洗技术如下：

1. 去重

使用Pandas库的drop_duplicates()函数可以实现数据去重，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 去重
data.drop_duplicates()

2. 缺失值处理

使用Pandas库的fillna()函数可以实现缺失值处理，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 缺失值处理
data.fillna(0)

3. 异常值处理

使用NumPy库的percentile()函数可以实现异常值处理，示例代码如下：

import numpy as np

# 读取数据
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 异常值处理
p1 = np.percentile(data, 25)
p2 = np.percentile(data, 75)
upper_bound = p2 + 1.5 * (p2 - p1)
lower_bound = p1 - 1.5 * (p2 - p1)
data[(data > lower_bound) & (data < upper_bound)]

二、函数及其细节用法参数介绍

1. drop_duplicates()函数

该函数用于数据去重，常用参数如下：
- subset：指定某些列进行去重
- keep：指定保留哪些重复的数据（first/last/False）
- inplace：是否在原数据集上修改（True/False）
示例代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep='first', inplace=True)

2. fillna()函数

该函数用于缺失值处理，常用参数如下：
- value：指定缺失值的填充值
- method：指定填充方式（ffill/bfill）
示例代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
data.fillna(value=0, inplace=True)

3. percentile()函数

该函数用于异常值处理，常用参数如下：
- axis：指定计算的维度
- q：指定计算的分位数
示例代码如下：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
p1 = np.percentile(data, 25)
p2 = np.percentile(data, 75)
upper_bound = p2 + 1.5 * (p2 - p1)
lower_bound = p1 - 1.5 * (p2 - p1)
data[(data > lower_bound) & (data < upper_bound)]

三、代码案例

下面是一个示例代码，演示了如何使用Python进行数据清洗：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 去重
data.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], keep='first', inplace=True)

# 缺失值处理
data.fillna(value=0, inplace=True)

# 异常值处理
p1 = np.percentile(data, 25)
p2 = np.percentile(data, 75)
upper_bound = p2 + 1.5 * (p2 - p1)
lower_bound = p1 - 1.5 * (p2 - p1)
data[(data > lower_bound) & (data < upper_bound)]

以上就是Python数据分析中的数据清洗技术，希望对大家有所帮助！

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