数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，可以使用Python中的pandas库来进行数据清洗

lewis 1年前 (2024-03-21) 阅读数 4 #技术

数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，可以使用Python中的pandas库来进行数据清洗。下面是一个简单的数据清洗示例：

importpandasaspd

读取数据：

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

查看数据的前几行：

print(data.head())

检查数据中是否有缺失值：

print(data.isnull().sum())

处理缺失值，可以选择删除缺失值或者填充缺失值：

删除缺失值：

data.dropna(inplace=True)

填充缺失值：

data.fillna(data.mean(),inplace=True)

检查重复值并删除：

data.drop_duplicates(inplace=True)

数据类型转换：

data['column']=data['column'].astype(int)

清除数据中的异常值：

data=data[(data['column']>=min_value)&(data['column']<=max_value)]

保存清洗后的数据：

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

通过以上步骤，可以使用Python进行数据清洗，使数据更加准确和可靠。

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