数据处理神器：Pandas在Python中的数据清洗与操作示例

原创桃扇骨 2025-03-15 13:00 25阅读 0赞

Pandas是Python中最强大的数据处理和分析库。下面，我将通过一些示例来展示如何进行数据清洗与操作。

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

2. **创建DataFrame**：
```python
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Doe'],
                              'Age': [25, 30, np.nan],
                              'City': ['New York', 'Los Angeles', 'NaN']}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. **数据清洗**：
- **检查缺失值**：
```python
print(df.isnull().sum())
```
- **删除含有缺失值的行/列**：
```python
# 删除含有缺失值的行
df.dropna(subset=['Age']], inplace=True)

# 删除包含特定值的列（这里为NaN））
df = df.drop(columns=['City'][df['City'].isnull()]])

print(df.isnull().sum())
```
- **处理异常数据**：
```python
# 标记或替换异常值
median_age = df['Age'].median()
df['Age'] = df['Age'].apply(lambda x: x if pd.isna(x) else median_age))

print(df.head())
```

4. **数据操作**：
- **选择特定列/行**：
```python
selected_columns = df[['Name', 'Age']]}
selected_rows = df.loc[[0, 1]]]

print(selected_columns)
print(selected_rows)
```
- **对数据进行排序**：
```python
sorted_df = df.sort_values('Age')

print(sorted_df.head())
```
以上就是使用Pandas进行数据清洗与操作的基本示例。根据你的具体需求，还可以进行更多高级的数据处理和分析。

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