如何利用 Python 和 Pandas 进行数据清洗?

数据清洗步骤：

1. 导入库
2. 读取数据
3. 数据预处理
4. 数据清洗
5. 保存结果

代码示例：

import pandas as pd

# 导入库
data = pd.read_csv("data.csv")

# 读取数据
print(data.head())

# 数据预处理
data["age"] = data["age"].fillna(25)
data["salary"] = data["salary"].fillna(10000)

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 保存结果
data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

其他方法：

• **筛选：**使用 loc 和 iloc索引选择数据。
• **分组：**使用 groupby函数对数据进行分组。
• **合并：**使用 merge函数将数据合并到一起。
• **标准化：**使用 normalize函数对数据进行标准化。

其他资源：

• Pandas 文档：pandas.pydata.org
• 数据清洗指南：kaggle.com/learn/data-cleaning-with-pandas
• 数据清洗示例：github.com/pandas-pydata/pandas/blob/master/pandas/examples/data_cleaning.py

注意：

• 数据清洗是一个迭代过程，需要逐步进行。
• 确保数据格式正确，以便数据清洗工具正常处理。
• 可以使用其他库，例如 NumPy 和 Matplotlib，进行数据分析和可视化。