Apakah kaedah untuk melaksanakan pembersihan data dalam panda?

Kaedah panda untuk melaksanakan pembersihan data termasuk: 1. Pemprosesan nilai yang hilang 3. Penukaran jenis data; 8. Jadual pangsi, dsb. Pengenalan terperinci: 1. Pemprosesan nilai hilang, Pandas menyediakan pelbagai kaedah untuk memproses nilai yang hilang, anda boleh menggunakan kaedah "fillna()" untuk mengisi nilai tertentu, seperti min, median, dsb. 2 . Pemprosesan Nilai Ulang, dalam pembersihan data, membuang nilai pendua adalah langkah yang sangat biasa dan sebagainya.

Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.

Pandas ialah perpustakaan pemprosesan data yang sangat berkuasa dalam Python Ia menyediakan banyak kaedah pembersihan data dan boleh membantu kami memproses dan menganalisis data dengan mudah. Berikut adalah beberapa kaedah biasa untuk menggunakan Panda untuk melaksanakan pembersihan data:

1 Pemprosesan nilai hilang

Panda menyediakan pelbagai kaedah untuk mengendalikan nilai yang hilang. Untuk nilai yang tiada, anda boleh menggunakan kaedah fillna() untuk mengisi nilai tertentu, seperti min, median, dsb. untuk data kategori yang tiada, anda boleh menggunakan kaedah dropna() untuk memadamkan baris atau lajur yang mengandungi nilai yang tiada. Selain itu, anda juga boleh menggunakan kaedah ffill() dan bfill() untuk mengisi nilai yang hilang menggunakan kaedah pengisian ke hadapan dan ke belakang.

2. Pemprosesan nilai pendua

Dalam pembersihan data, memadamkan nilai pendua juga merupakan langkah yang sangat biasa. Pandas menyediakan kaedah pendua() untuk mencari baris pendua dan secara pilihan memadam atau menyimpan baris pendua.

3. Penukaran jenis data

Dalam pembersihan data, ia juga sangat penting untuk menukar jenis data ke dalam format yang betul. Pandas menyediakan banyak kaedah untuk menukar jenis data, seperti kaedah astype() untuk menukar jenis data kepada jenis yang ditentukan, kaedah to_numeric() untuk menukar rentetan kepada nombor dan kaedah to_datetime() untuk menukar rentetan kepada format datetime.

4. Pemprosesan outlier

Outlier merujuk kepada nilai abnormal yang jauh daripada julat normal. Untuk pemprosesan outlier, anda boleh menggunakan kaedah replace() yang disediakan oleh Pandas untuk menggantikan nilai tertentu, atau gunakan kaedah drop() untuk memadamkan baris atau lajur yang mengandungi outlier.

5. Normalisasi data

Dalam pembersihan data, ia juga sangat penting untuk menormalkan data. Pandas menyediakan banyak kaedah untuk menormalkan data Contohnya, kaedah skala() boleh membahagikan data dengan nilai maksimum-nilai minimum untuk mendapatkan nilai antara 0-1 Kaedah normalize() boleh membahagikan data dengan nilai maksimum kepada dapatkan nilai antara 0-1 Kaedah cut() boleh membahagikan data mengikut selang yang ditentukan dan mengembalikan label.

6. Penapisan data

Panda menyediakan pelbagai kaedah penapisan data. Anda boleh menggunakan kaedah loc[] dan iloc[] untuk menapis data berdasarkan label atau kedudukan anda boleh menggunakan kaedah query() untuk menapis data menggunakan ungkapan Python anda boleh menggunakan kaedah isin() dan notin() untuk menyemak sama ada nilai berada dalam senarai; anda boleh menggunakan operator Perbandingan (seperti lt, le, gt, ge, eq, ne) digunakan untuk menapis baris yang memenuhi syarat.

7. Pengagregatan dan pengelompokan data

Panda menyediakan fungsi pengagregatan dan pengelompokan yang berkuasa, yang boleh melakukan pengiraan pengagregatan dan pengelompokan pada data dengan mudah. Anda boleh menggunakan kaedah groupby() untuk mengumpulkan baris berdasarkan nilai satu atau lebih lajur, secara pilihan menggunakan fungsi agregat (seperti jumlah, min, kiraan, dll.) atau kaedah lain (seperti saiz() untuk mengira bilangan baris). Anda boleh menggunakan fungsi untuk setiap kumpulan menggunakan kaedah agg() dan apply() anda boleh mengira korelasi atau kovarians antara lajur menggunakan kaedah corr() dan cov().

8. Jadual pangsi

Panda menyediakan fungsi mencipta jadual pangsi, yang boleh dengan mudah memutar dan mengubah data. Anda boleh menggunakan kaedah pivot_table() untuk membuat jadual pangsi dan menentukan fungsi agregat dan pilihan lain anda boleh menggunakan kaedah melt() untuk menukar set data berbilang pembolehubah kepada set data univariate anda boleh menggunakan kaedah wide_to_long(); menukar data format lebar kepada data format panjang.

Di atas adalah beberapa kaedah biasa menggunakan Panda untuk melaksanakan pembersihan data. Dalam proses pembersihan data sebenar, kaedah yang sesuai boleh dipilih untuk pemprosesan dan analisis berdasarkan ciri dan keperluan data tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah untuk melaksanakan pembersihan data dalam panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!