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Python數據清洗有哪些常用方法

小樊
83
2024-10-25 22:30:19
欄目: 編程語言

Python數據清洗的常用方法包括以下幾種:

  1. 缺失值處理:使用isnull()notnull()函數檢測數據中的缺失值,并根據需要進行填充或刪除。常用的填充方法包括使用均值、中位數、眾數等統計量進行填充,或者使用機器學習算法進行預測填充。
  2. 數據類型轉換:使用astype()函數將數據轉換為不同的數據類型,例如將字符串類型轉換為日期類型、將整數類型轉換為浮點數類型等。
  3. 數據標準化:使用StandardScalerMinMaxScaler等函數對數據進行標準化處理,使其具有相同的尺度和分布。
  4. 數據去重:使用drop_duplicates()函數刪除數據中的重復值,以保持數據的唯一性和準確性。
  5. 數據過濾:使用loc[]iloc[]等函數對數據進行過濾,篩選出符合特定條件的數據子集。
  6. 數據排序:使用sort_values()函數對數據進行排序,可以指定排序的列和排序方式(升序或降序)。
  7. 數據透視表:使用pivot_table()函數創建數據透視表,對數據進行匯總、分析和可視化展示。
  8. 文本數據清洗:對于文本數據,需要進行分詞、去除停用詞、詞性標注等預處理操作,以便后續的文本分析和挖掘。

以上是Python數據清洗的一些常用方法,根據具體的數據類型和分析需求,還可以選擇其他一些高級的數據清洗技術。

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