使用Python进行数据清洗：案例演示

原创喜欢ヅ旅行 2025-01-14 18:09 81阅读 0赞

数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，主要是去除数据中的噪声、缺失值和异常值等。下面我们将通过一个实际的Python数据清洗案例来演示。

假设我们有一份CSV格式的数据，如下所示：

```python
import pandas as pd

# 假设这是我们的原始数据
raw_data = {
    'ID': [1, 2, 3, 4],
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, np.nan], # 假设存在缺失值
    'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]} # 假设存在异常值

df_raw = pd.DataFrame(raw_data)
```

现在，我们将使用Python的pandas库来执行数据清洗。

1. **检查缺失值**：
   使用`isnull()`方法检查是否存在缺失值，然后使用`sum()`计算总数量。

```python
# 检查Age列是否存在缺失值
missing_age = df_raw['Age'].isnull()

# 计算总数量
total_missing = missing_age.sum()

print(f"Total missing Age values: {total_missing}")
```

2. **处理异常值**：
   一种常见的方法是使用统计方法（如3σ原则）来识别并处理异常值。

```python
# 假设我们用3σ原则来找出Age列的异常值
mean_age = df_raw['Age'].mean()
std_dev_age = df_raw['Age'].std()

upper_bound = mean_age + 3 * std_dev_age
lower_bound = mean_age - 3 * std_dev_age

# 找出超出这个范围的Age值
outliers_age = df_raw.loc[(df_raw['Age'] > upper_bound) | (df_raw['Age'] < lower_bound)], ['ID', 'Name', 'Age']]
outliers_age = outliers_age.rename(columns={'Age': 'Potential Outlier'}}))

print(f"Outliers in Age column: {outliers_age.shape[0]}}")
```

以上案例演示了如何使用Python的pandas库进行数据清洗，包括检查并处理缺失值和异常值。

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