西安靠谱的大数据学校

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　　Pandas进行数据清洗的方法介绍

　　Pandas进行数据清洗的方法介绍，数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中较为重要的环节。Pandas中常见的数据清洗操作有空值和缺失值的处理、重复值的处理、异常值的处理、统一数据格式等。

　　Pandas进行数据清洗的方法

　　前期采集到的数据或多或少都存在一些瑕疵和不足，如数据缺失、极端值、数据格式不统一等问题。在分析数据之前需要对数据进行预处理，包括数据的清洗、合并、重塑与转换。Pandas中专门提供了用于数据预处理的很多函数与方法，用于替换异常数据、合并数据、重塑数据等。

　　数据清洗是一项复杂且繁琐的工作，同时也是整个数据分析过程中较为重要的环节。数据清洗的目的在于提高数据质量，将脏数据（脏数据在这里指的是对数据分析没有实际意义、格式非法、不在指定范围内的数据）清洗干净，使原数据具有完整性、性、放心性、合法性、一致性等特点。

　　空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的，产生的原因主要有人为原因和机械原因两种，其中机械原因是由于机器故障造成数据未能收集或存储失败，人为原因是由主观失误或有意隐瞒造成的数据缺失。

　　一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示。Pandas中提供了一些用于检查或处理空值和缺失值的函数，其中，使用isnull()和notnull()函数可以判断数据集中是否存在空值和缺失值，对于缺失数据可以使用dropna()和fillna()方法对缺失值进行删除和填充。