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近些天我会整理一些我平时清理csv,excel数据经常用的常见命令来分享给大家学习#xff0c;大家一起加油#xff01;
第一个命令#xff1a;引入pandas库
pandas库是一个开源的数据分析工具#xff0c;主要用于数据处理和数据分析。 import pandas as pd 第二个命令…前言
近些天我会整理一些我平时清理csv,excel数据经常用的常见命令来分享给大家学习大家一起加油
第一个命令引入pandas库
pandas库是一个开源的数据分析工具主要用于数据处理和数据分析。 import pandas as pd 第二个命令读取数据表.csv,.excel #读取csv格式的数据表 data pd.read_csv(文件路径.csv) #记住文件路径的反斜杠是/如果使用错误会报错 第三个命令保存处理后的数据到Excel文件 #data是处理好的数据 data.to_excel(result1_1.xlsx, indexFalse) 第四个命令缺少值的处理
在数据表中我们面临着上万条数据不能一条条查找缺少的数据所有我们的办法就是把有缺失的数据的行进行删除
1.查找缺失值 missing_values data.isnull().sum() 2.删除缺少值 datadata.dropna() 注意如果想看到效果需要保存处理后的数据到Excel文件 第五个命令重复值的处理
1.查找重复数据
示例查找数据中user_id字段有重复的行 duplicate_values data.duplicated(user_id) 2.删除重复数据
示例删除数据中user_id字段有重复的行 data data.drop_duplicates(user_id) 第六个命令删除有异常值得行
示例删除数据中Age字段里面有-10“-”值的行 data data[~data[Age].isin([-1, 0, -])] 解释isin()函数来判断数据中的年龄是否包含在指定的列表[-1, 0, -]中 然后使用~操作符来取反表示保留不包含在这个列表中的行最终得到过滤后的数据。
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