使用Pandas时，数据清洗与合并问题示例

原创古城微笑少年丶 2025-02-18 12:54 76阅读 0赞

在Pandas中，数据清洗和合并是两个常见的处理步骤。下面是一个具体的问题示例以及如何解决它：

**问题示例：**

假设我们有两个Pandas DataFrame，分别存储了两种产品的销售信息：

```python
# 数据1 - 产品A的销售数据
df_product_A = pd.DataFrame({
    'Product': 'A',
    'Category': 'Electronics',
    'Date': ['2022-01-01', '2022-01-15'] * 2,
    'Sales': [100, 150] * 2
}))

# 数据2 - 产品B的销售数据
df_product_B = pd.DataFrame({
    'Product': 'B',
    'Category': 'Clothing',
    'Date': ['2022-02-01', '2022-02-15'] * 2,
    'Sales': [200, 250] * 2
}))
```

**数据清洗与合并步骤：**

1. 数据清洗：
   - 删除重复的日期（如果有的话）。
   - 检查日期格式，确保一致。

```python
# 清洗重复的日期
df_product_A = df_product_A.drop_duplicates(subset='Date')
df_product_B = df_product_B.drop_duplicates(subset='Date')

# 检查日期格式，确保一致（这里假设都为'YYYY-MM-DD'）
date_format = '%Y-%m-%d'
df_product_A['Date'] = pd.to_datetime(df_product_A['Date']], format=date_format)
df_product_B['Date'] = pd.to_datetime(df_product_B['Date']], format=date_format)
```

2. 数据合并：
   - 按照产品类型（'Product'）和日期进行合并。

```python
# 合并数据
merged_df = pd.merge(df_product_A, df_product_B, on=['Product', 'Date']])
```

现在，`merged_df` 包含了两个产品合并后的销售信息。

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