对pandas进行数据预处理的实例讲解

下面是对pandas进行数据预处理的攻略，包括两条示例说明。

1. 导入数据

首先，我们需要导入数据集。在使用pandas进行数据预处理时，常用的数据格式是.csv文件，我们可以使用pandas中的read_csv函数进行导入：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

这里，我们将.csv文件命名为"data.csv"，并使用read_csv函数来读取数据集并将其存储在一个Pandas数据框中。

2. 数据清洗和预处理

数据通常需要经过多个处理步骤，以使其更易于分析。首先，我们需要检查数据集中的任何无效值或缺失值，并确定如何处理它们。以下是一些我们通常会采取的行动：

2.1. 删除无效值

无效值通常是指那些不符合数据类型要求的数据，例如非数值和非日期。我们可以使用drop函数从数据框中删除这些值：

df.dropna(how='all', inplace=True)

在这里，我们使用了dropna函数，how参数值设为'all'，意味着只有当一行所有的值都无效时，才会被删除。如果该参数值设为“any”，则只要有一个无效值，那么该行就会被删除。同时，我们指定了inplace参数，以便在原始数据框中删除行。

2.2. 填充缺失值

缺失值通常是指那些在数据集中没有出现的值，这些值可能会阻碍我们的数据分析工作。为了很好地处理这些缺失值，我们可以使用fillna函数，将missing值替换为特定的数值，例如:

df.fillna(0, inplace=True)

在这里，我们将缺失值替换为0，并使用inplace参数，以便在原始数据框中替换行。

2.3. 重命名列名

列名的含义对数据的分析和可视化至关重要。因此，我们需要更改列名称以使其更清晰。例如，如果数据集包含项“price_usd”，那么我们可以将它重命名为“价格”：

df.rename(columns={'price_usd': '价格'}, inplace=True)

在这里，使用rename函数来更改列名。我们将字典作为参数传给该函数，字典的键时要更改的列名，值是新的列名。

3. 数据转换

一旦数据明确无误，就需要进行一些数据转换操作。这些转换可能会涉及到对数据类型、大小写转换或者某些列的划分和提取操作。以下是一些可能涉及到的转换操作：

3.1. 数据类型转换

有时，某列的数据类型可能并不是你需要的类型。例如，一个包含日销量的列可能是字符串类型，而非数字类型。为了在数据分析中更好地处理这种数据，我们可以使用astype函数来进行转换：

df['日销量'] = df['日销量'].astype('int')

在这里，我们使用astype函数，将“日销量”列转换为整数类型。

3.2. 大写转换

有时，为了进行比较和合并操作，我们需要对某些列进行大写转换。这时，我们可以使用str.upper函数：

df['名称'] = df['名称'].str.upper()

在这里，我们使用str.upper函数，将“名称”列中的值全部转化为大写字母。

3.3. 列的分割和提取

有时，数据集中的一个列可能包含多个特征，且这些特征用逗号或其他分隔符隔开。在这种情况下，我们需要将该列划分为多个列，并提取出我们感兴趣的特征。我们可以使用str.split函数来实现这个目标：

例如，在以下数据集中，我们的“Location”列包含省份和城市信息，我们需要将其拆分为两个不同的列：

Name	Location	Age
John Smith	California, LA	25
Jane Doe	New York, NY	30
Adam Johnson	Texas, Houston	38

我们可以使用以下代码将“Location”列分割并提取其两个值：

new = df["Location"].str.split(",", n=1, expand=True)
df["State"] = new[0]
df["City"] = new[1]

在这里，我们首先使用str.split函数，将“Location”列按逗号分割，并将其拆分为名为“State”和“City”的两个新列。

到这里，我们就完成了对pandas进行数据预处理的完整攻略，下面是一些在实际操作中的针对数据集进行预处理的示例。

示例一：清除重复数据

有时，数据集中会出现重复的行，这些重复数据可能会干扰数据分析，因此需要将其删除。我们可以使用duplicated函数来查找重复行，并使用drop_duplicates函数来删除它们：

duplicate_rows = df[df.duplicated()]
df.drop_duplicates(inplace=True)

在这里，我们首先使用 duplicated 函数来查找重复行。产生出来的行会存储在 duplicate_rows 中，然后我们使用 drop_duplicates 函数来删除重复行。inplace 参数表示在原数据框上执行操作。

示例二：删除异常值

有些时候数据集中可能会有异常值，即那些偏离正常数据分布的值，这些异常值可能会对数据的统计分析结果造成影响，因此需要删除。例如，下面的例子中我们删除低于500美元和高于20000美元的房价:

df = df[df['价格'].between(500, 20000)]

在这里，我们使用between方法，保留“价格”列中在500到20000之间的数据。