如何使用Pandas进行复杂的数据清洗任务实例

原创拼搏现实的明天。 2025-01-22 01:03 52阅读 0赞

在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库。下面我将通过一个复杂的例子来展示如何使用Pandas进行数据清洗。

假设我们有一个包含缺失值和错误格式的CSV文件，如下所示：

```csv
Name, Age, Salary, Employment Status
John Doe, 30, $50,000, employed
Jane Smith, 28,  ---, unemployed
Michael Johnson, 35, $75,000,  --- (error)
```

以下是进行复杂数据清洗任务的步骤：

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

2. 读取CSV文件并创建Pandas DataFrame：
```python
df = pd.read_csv('filename.csv')
```

3. 检查和处理缺失值：
```python
# 检查存在缺失值的列
null_columns = df.columns[df.isnull().any()]

# 处理缺失值，这里可以选择填充或删除
if null_columns:
    # 使用平均值填充数值型列
    for column in null_columns[0:2]:  # 取前两列（假设数据结构一致）
        if df[column].dtype == 'float64' or 'int64':
            df[column] = df[column].fillna(df[column].mean())

# 删除完全缺失的行或列
    df.dropna(inplace=True)

# 检查并处理错误格式的数据
error_columns = df.columns[df['Employment Status'].str.contains('---')].tolist()

if error_columns:
    df[error_columns] = df[error_columns]].apply(lambda x: x.str.replace('---', 'unemployed')))

4. 最后，保存清洗后的DataFrame到新的CSV文件：
```python
df.to_csv('cleaned_filename.csv', index=False)
```

以上就是使用Pandas进行复杂数据清洗任务的一个实例。在实际应用中，可能需要根据具体的数据情况和需求来进行定制化的处理。

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