Pandas数据清洗的维度详解_Python

数据清洗的重要性

数据清洗是数据分析的基础，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。

通过数据清洗，我们可以：

提高数据质量，减少错误分析和错误决策。
增加数据可用性，使数据更加规整和易于使用。
支持更准确和可靠的数据分析和建模。
保护隐私和数据安全，通过匿名化或删除敏感数据。

缺失值处理

缺失值是数据集中常见的问题，pandas提供了多种处理方法：

检测缺失值

使用isnull()和any()组合来检测缺失值。

missing_rows = df.isnull().any(axis=1)
df.drop(missing_rows.index, inplace=true)

删除缺失值

使用dropna()方法删除含有缺失值的行或列。

df.dropna(axis=0, inplace=true)  # 删除行

填充缺失值

使用fillna()方法填充缺失值，

可以指定填充值或使用前向填充和后向填充。

df.fillna(value=666, inplace=true)  # 使用固定值填充
df.fillna(method='bfill', axis=0, inplace=true)  # 向后填充

重复值处理

重复值可能会导致数据分析时的偏差，

pandas提供了duplicated()和drop_duplicates()方法来处理重复值。

检测重复值

使用duplicated()方法检测重复的行。

duplicates = df.duplicated()

删除重复值

使用drop_duplicates()方法删除重复的行。

df.drop_duplicates(inplace=true)

异常值处理

异常值是那些与大多数数据显著不同的数据点，可能会导致错误的分析结果。

标准差法

使用标准差法检测和删除异常值。

mean_value = df['column'].mean()
std_value = df['column'].std()
df = df[(df['column'] >= (mean_value - 3 * std_value)) & 
        (df['column'] <= (mean_value + 3 * std_value))]

mad法

使用平均绝对偏差法（mad）处理偏态分布数据。

median = df['column'].median()
mad = np.median(np.abs(df['column'] - median))
df = df[(np.abs(df['column'] - median) <= (3 * mad))]

四分位数法

使用四分位数法（箱型图法）检测异常值。

q1 = df['column'].quantile(0.25)
q3 = df['column'].quantile(0.75)
iqr = q3 - q1
df = df[(df['column'] >= (q1 - 1.5 * iqr)) & 
        (df['column'] <= (q3 + 1.5 * iqr))]