关于Pandas库在Python中的使用：数据清洗与错误排查

原创左手的ㄟ右手 2024-12-21 23:00 177阅读 0赞

在Python中，Pandas是一个强大且广泛使用的库，主要用于处理结构化数据，如CSV、Excel、SQL数据库等。以下是如何在Pandas中进行数据清洗和错误排查：

1. **导入Pandas**：
   ```python
   import pandas as pd
   ```

2. **数据读取**：
   - 从文件读取:
     ```python
     df = pd.read_csv('data.csv')
     ```
   - 从数据库查询:
     ```python
     conn = create_connection('database.cfg')
     df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)
     ```

3. **数据清洗**：
   - 删除重复项:
     ```python
     df.drop_duplicates(inplace=True)
     ```
   - 处理缺失值:
     - 删除含有缺失值的行/列:
       ```python
       df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 如果是整行，可以写df = df.dropna()
       ```
     - 填充缺失值（如使用平均值、中位数或众数）:
       ```python
       df['column_name']'].fillna(df['column_name']'].mean(), inplace=True)
       ```

4. **错误排查**：
   - 检查数据类型是否正确:
     ```python
     print(df.dtypes)  # 打印每个列的数据类型
     ```
   - 使用Pandas的条件判断找出问题行/列:
     ```python
     problematic_rows = df[(df['column_name']'].isnull()) & (df['other_column']'] != 'expected_value')]  # 举例，如果某个列有空值且另一个列有特定值，那么这些行有问题。

通过以上步骤，你可以有效地对Pandas库中的数据进行清洗和错误排查。

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