三个Python常用的数据清洗处理方式总结

在数据处理中，数据清洗是非常重要的一步流程。而Python作为一种流行的数据处理语言，有很多方便的数据清洗处理方式。本篇文章总结了常用的数据清洗方式，并提供了部分示例。

1. 剔除重复数据

在处理数据时，经常会遇到重复的数据，这可能是由于数据来源重复或者数据采集中出现了问题所造成的。处理重复数据的方法是剔除所有重复数据，仅保留一份。Python中可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数实现对重复数据的剔除，示例代码如下：

import pandas as pd

#读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

#使用drop_duplicates()函数剔除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

#查看处理后数据的长度
print(len(df))

在上述示例中，我们使用pandas库中的read_csv()函数读取数据，然后使用drop_duplicates()函数剔除重复数据。最后使用len()函数查看处理后数据的长度。

2. 处理缺失数据

在实际数据处理过程中，经常会遇到缺失数据的情况。缺失数据可能是由于数据采集过程中出现了问题或者数据本身就缺少一部分造成的。Python中可以使用pandas库中的fillna()函数进行缺失数据的处理，示例代码如下：

import pandas as pd

#读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

#使用fillna()函数填补缺失数据
df.fillna(0, inplace=True)

#查看处理后数据的长度
print(len(df))

在上述示例中，我们使用pandas库中的read_csv()函数读取数据，然后使用fillna()函数填补缺失数据，填补的是0。最后使用len()函数查看处理后数据的长度。

3. 处理异常值

异常值在数据处理中也是较为常见的情况，可能是由于数据采集过程中出现的错误造成的或者数据本身存在着一些超过正常范围值的情况。Python中可以使用numpy库中的percentile()函数进行异常值的处理，示例代码如下：

import numpy as np

#生成数据
data = np.random.normal(0, 1, 100)

#使用percentile()函数处理异常值
p25, p75 = np.percentile(data, [25, 75])
iqr = p75 - p25
upper = p75 + 1.5 * iqr
lower = p25 - 1.5 * iqr

#查看处理后的数据
print(data[(data > lower) & (data < upper)])

在上述示例中，我们使用numpy库中的percentile()函数处理异常值，使用了随机生成的数据，并使用percentile()函数计算了数据的上下四分位标准，并定义了超过范围的上界和下界。最后使用greater()和less()函数，得到了在正常范围内的数据。

以上是三种常用Python中的数据清洗方式，分别是剔除重复数据、处理缺失数据和处理异常值。利用这些方法可以使得数据更加规范和准确，从而提高数据处理的效率和准确性。