Pandas數(shù)據(jù)清洗的維度詳解

更新時間：2024年09月13日 09:23:57 作者：小宇python

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎，關鍵于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和保證分析準確性。通過數(shù)據(jù)清洗，可以減少錯誤、增加數(shù)據(jù)可用性、保護隱私。Pandas提供多種方法處理缺失值和重復值，還有多種方式識別和處理異常值。掌握這些技巧對提升數(shù)據(jù)處理能力極為重要

數(shù)據(jù)清洗的重要性

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的基礎，它直接影響到后續(xù)分析的準確性和可靠性。

通過數(shù)據(jù)清洗，我們可以：

提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少錯誤分析和錯誤決策。
增加數(shù)據(jù)可用性，使數(shù)據(jù)更加規(guī)整和易于使用。
支持更準確和可靠的數(shù)據(jù)分析和建模。
保護隱私和數(shù)據(jù)安全，通過匿名化或刪除敏感數(shù)據(jù)。

缺失值處理

缺失值是數(shù)據(jù)集中常見的問題，Pandas提供了多種處理方法：

檢測缺失值

使用isnull()和any()組合來檢測缺失值。

missing_rows = df.isnull().any(axis=1)
df.drop(missing_rows.index, inplace=True)

刪除缺失值

使用dropna()方法刪除含有缺失值的行或列。

df.dropna(axis=0, inplace=True)  # 刪除行

填充缺失值

使用fillna()方法填充缺失值，

可以指定填充值或使用前向填充和后向填充。

df.fillna(value=666, inplace=True)  # 使用固定值填充
df.fillna(method='bfill', axis=0, inplace=True)  # 向后填充

重復值處理

重復值可能會導致數(shù)據(jù)分析時的偏差，

Pandas提供了duplicated()和drop_duplicates()方法來處理重復值。

檢測重復值

使用duplicated()方法檢測重復的行。

duplicates = df.duplicated()

刪除重復值

使用drop_duplicates()方法刪除重復的行。

df.drop_duplicates(inplace=True)

異常值處理

異常值是那些與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點，可能會導致錯誤的分析結果。

標準差法

使用標準差法檢測和刪除異常值。

mean_value = df['column'].mean()
std_value = df['column'].std()
df = df[(df['column'] >= (mean_value - 3 * std_value)) & 
        (df['column'] <= (mean_value + 3 * std_value))]

MAD法

使用平均絕對偏差法（MAD）處理偏態(tài)分布數(shù)據(jù)。

median = df['column'].median()
mad = np.median(np.abs(df['column'] - median))
df = df[(np.abs(df['column'] - median) <= (3 * mad))]

四分位數(shù)法

使用四分位數(shù)法（箱型圖法）檢測異常值。

Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[(df['column'] >= (Q1 - 1.5 * IQR)) & 
        (df['column'] <= (Q3 + 1.5 * IQR))]