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使用pandas进行数据清洗

使用pandas进行数据清洗 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据清洗 目录: 数据表中的重复值 duplicated() drop_duplicated() 数据表中的空值/缺失值 isnull()&notnull() dropna() fillna() 数据间的空格 查看数据中的空格 去除数据中的空格 大小写转换 数据中的异常和极端值 replace() 更改数据格式 astype() to_datetime() 数据分组 cut() 数据分列 split() 数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据,这听起来有些匪夷所思,但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个,第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗,干净的数据也要洗。本篇文章将介绍几种简单的使用python进行数据清洗的方法。 开始之前还是先在python中导入需要使用的库文件,然后进行数据读取,并创建名为loandata的数据表。这...

2. python函数及模块

#python函数 函数的本质就是功能的封装,使用函数可以大大提高编程的效率与程序的可读性。 #作用域 全局变量 局部变量 i=10 def func(): #添加global使局部变量成为全局变量 global j j=10 j+=1 print(j) print(i) func() print(j) #函数的定义和调用 #定义函数用def,def后面为函数名,函数名遵循标识符 #函数参数,分为形参和实参,在函数定义时使用的参数是形参,在函数调用时使用的参数是实参 def add(x,y): print(x+y) print("此处为加法计算!") if(x>=y): print(x) else: print(y) add(3,5) #python模块 把多个函数组合在一起叫做模块 #函数是按照功能组合在一起 模块按照类别组合在一块 一个模块包含一个或多个函数,一个或多个功能,函数叫做模块的方法 #python模块导入 import 模块名 或者 from 模块 import 方法 #python模块 把多个函数组合在一起叫做模块 #函数是按照功能组合在一起 模块按照类别组合在...

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