Pandas数据清洗函数总结

《Pandas数据清洗函数总结》这篇文章主要是介绍Pandas中常用的数据清洗函数，其主要分为以下几个部分：

1.缺失值处理

在数据处理的过程中，经常会出现数据缺失的情况，我们需要使用相关的函数进行缺失值的处理。下面是常用的缺失值处理函数：

• isnull()/notnull()函数：返回布尔值，表示是否为缺失值。
• dropna()函数：删除所有包含缺失值的行/列。
• fillna()函数：填充缺失值。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [np.nan, 3, 4],
                   'C': [5, 6, 7]})
print(df)

# 判断是否为缺失值
print(df.isnull())

# 删除包含缺失值的行
print(df.dropna())

# 填充缺失值
print(df.fillna(value=0))

2.重复值处理

在实际数据处理的过程中，经常会出现重复数据的情况，我们需要使用相关的函数进行重复数据的处理。下面是常用的重复值处理函数：

• duplicated()函数：返回布尔值，表示重复的数据。
• drop_duplicates()函数：删除重复的行。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2],
                   'B': [3, 4, 4],
                   'C': [5, 5, 6]})
print(df)

# 判断重复数据
print(df.duplicated())

# 删除重复行
print(df.drop_duplicates())

总的来说，在使用Pandas进行数据处理的时候，我们需要尽可能地使用内置函数进行处理，从而提高数据处理的速度和准确性。以上关于Pandas数据清洗函数的攻略，相信可以帮助大家更好地处理数据。