数据处理：如何用Python清洗和分析CSV数据?

原创痛定思痛。 2025-02-16 10:33 33阅读 0赞

在Python中，我们可以使用pandas库来清洗和分析CSV数据。以下是具体步骤：

1. **导入所需库**：
   ```python
   import pandas as pd
   ```

2. **读取CSV文件**：
   ```python
   data = pd.read_csv('your_file.csv')  # 替换为你的CSV文件名
   ```

3. **查看数据**：
   ```python
   print(data.head())  # 查看前5行
   print(data.describe())  # 查看统计摘要
   ```

4. **清洗数据**（例如处理缺失值）：
   ```python
   # 处理缺失值（这里填充'NaN'）
   data.fillna('NaN', inplace=True)

# 或者使用特定方法，如平均值、中位数等
   mean_value = data['column_name'].mean()  # 替换为你的列名
   data['column_name'] = data['column_name'].fillna(mean_value)

# 保存清洗后的数据
   cleaned_data = data
   ```

5. **分析数据**（例如计算相关性、进行分类等）：
   ```python
   # 计算两列之间的皮尔逊相关系数
   correlation = data['column1']关乎'dolumn2'的皮尔逊相关系数
   print(f"Correlation between 'column1' and 'column2': {correlation}}")

# 进行分类分析，这里以简单分类为例
   categories = data['category_column']
   category_counts = categories.value_counts()
   print("Category counts:")
   for cat, count in category_counts.items():
       print(f"{cat}: {count}")
   ```

这样，你就用Python成功地清洗和分析了CSV数据。

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