高效数据清洗Python库函数实战

在这个实战中，我们将使用Python的pandas和numpy库来进行数据清洗

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取数据：

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

3. 查看数据：

print(data.head())

4. 处理缺失值：

# 使用均值填充缺失值
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# 使用前一个值填充缺失值
data['column_name'].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 删除包含缺失值的行
data.dropna(inplace=True)

5. 转换数据类型：

# 将某列转换为整数类型
data['column_name'] = data['column_name'].astype(int)

# 将某列转换为分类类型
data['column_name'] = data['column_name'].astype('category')

6. 重命名列：

data.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'}, inplace=True)

7. 删除不需要的列：

data.drop(['column_name'], axis=1, inplace=True)

8. 筛选数据：

# 筛选满足条件的行
filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

# 筛选满足多个条件的行
filtered_data = data[(data['column_name1'] > 10) & (data['column_name2'] < 20)]

9. 排序：

# 按某列排序
sorted_data = data.sort_values(by='column_name', ascending=False)

10. 分组和聚合：

# 根据某列分组并计算均值
grouped_data = data.groupby('column_name').mean()

# 根据某列分组并计算多个聚合指标
grouped_data = data.groupby('column_name').agg({'column_name1': ['mean', 'min', 'max'], 'column_name2': 'sum'})

11. 合并数据：

# 将两个数据集合并在一起
merged_data = pd.concat([data1, data2], axis=0)

# 将两个数据集按照某列合并
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='column_name', how='inner')

12. 写入数据：

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

这些是使用Python进行数据清洗的常见操作。根据实际情况，可以对这些代码片段进行修改和组合，以满足特定的数据清洗需求。