Python数据攻略-Pandas、NumPy进行数据清洗

news/2025/2/9 11:12:55/

大家好,我是Mr数据杨。让我们穿越回到《三国演义》的世界,在那里我们将借助诸葛亮、周瑜、郭嘉等人,一同探索Python的秘密。

准备工作就像三国中的调查地形,无论打哪场战役,谋士们首先都会了解敌我双方的情况。同样地,Python也需要一个起点,一个运行环境。

DataFrame列的删除,正如周瑜在赤壁之战中一样,必须删除掉那些过于强大的对手。在Python世界中,我们需要删除那些无用或者冗余的数据列,以减少复杂度和提高运行速度。

更改DataFrame索引,就像郭嘉策划挟天子以令诸侯,将自己置于最有利的位置。同样的,索引能帮助我们更高效地获取和操作数据。

整理数据字段,如同诸葛亮在整顿蜀汉军队,将无序的兵力整理为有序的阵列。Python中,数据字段整理能使我们的数据结构清晰有序。

清理列的str方法与NumPy的结合,就如同诸葛亮与魏延的携手,使我们能更加精准地清理数据,提升数据的质量。

使用apply函数清理整个数据集,就如同魏国的太极阵,可以对整个战场进行掌控。Python中的apply函数能有效地对整个数据集进行处理。

在DataFrame中跳过行,就像诸葛亮空城计一样,巧妙地避开不必要的矛盾。有时候,我们需要跳过那些不必要的行来优化我们的数据。

重命名DataFrame列,如同孙权改名为"夫皇",更有力地展示了自己的地位。Python中,列的重命名能使数据更易理解。

最后,填充缺失值,就像赵云在长坂坡一战中,找回了失散的阿斗,使得整体的局势变得更完整。在Python中,我们也需要填充缺失值,使数据完整。

以上就是


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