Python Pandas数据清洗与处理
在进行数据分析时，原始数据往往包含了许多不完整、不准确或者冗余的信息。数据清洗与处理的任务就是将这些杂乱无章的数据清理干净，确保数据的准确性和一致性，从而为后续的分析工作打下坚实的基础。Pandas提供了强大的工具来帮助我们清洗和处理数据，尤其是在处理Series和DataFrame时，它能够高效地进行数据的筛选、填充、删除、替换等操作。
本节将通过一些常见的数据清洗与处理操作，展示如何使用Pandas的Series和DataFrame对数据进行处理。
示例数据集
为了演示数据清洗与处理的操作，首先我们构造一个包含10条测试数据的DataFrame，其中包含一些常见的数据问题，如缺失值、重复值和异常值。
import pandas as pd
import numpy as np# 构造测试数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '王五', '李四', '赵六', '周七', '郑八', np.nan],'年龄': [23, 25, np.nan, 29, 30, 25, 29, 24, 28, 23],'性别': ['男', '女', '男', '男', '男', '女', '男', '男', '女', np.nan],'工资': [5000, 6000, 7000, 8000, 7000, 6000, 8000, np.nan, 5000, 7000]
}# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)# 打印原始数据
print("原始数据：")
print(df)
输出结果如下：
原始数据：姓名 年龄 性别 工资
0 张三 23.0 男 5000.0
1 李四 25.0 女 6000.0
2 王五 NaN 男 7000.0
3 赵六 29.0 男 8000.0
4 王五 30.0 男 7000.0
5 李四 25.0 女 6000.0
6 赵六 29.0 男 8000.0
7 周七 24.0 男 NaN
8 郑八 28.0 女 5000.0
9 NaN 23.0 NaN 7000.0
这个数据集中，我们可以看到有缺失值、重复值以及一些无效的数据（如姓名、性别为空值）。
数据清洗与处理操作
在Pandas中，有许多方法可以帮助我们对这些问题进行清洗。接下来我们将对这些数据进行常见的清洗操作，包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理等。
1. 处理缺失值
缺失值是数据清洗过程中常见的问题，Pandas提供了多种方法来处理缺失值，例如使用fillna()进行填充，或者使用dropna()删除包含缺失值的行。
（1）删除包含缺失值的行
我们可以使用dropna()方法来删除包含缺失值的行。以下是删除包含缺失值的行的代码示例：
# 删除包含缺失值的行
df_cleaned = df.dropna()# 打印删除后的数据
print("\n删除包含缺失值的行后的数据：")
print(df_cleaned)
代码解析：
df.dropna()：此方法删除DataFrame中任何含有缺失值的行。dropna()默认会删除所有含有缺失值的行，如果需要删除含有缺失值的列，可以设置axis=1。
输出结果如下：
删除包含缺失值的行后的数据：姓名 年龄 性别 工资
0 张三 23.0 男 5000.0
1 李四 25.0 女 6000.0
3 赵六 29.0 男 8000.0
4 王五 30.0 男 7000.0
5 李四 25.0 女 6000.0
6 赵六 29.0 男 8000.0
8 郑八 28.0 女 5000.0
（2）填充缺失值
另外，如果希望保留包含缺失值的行，但希望填充缺失值，可以使用fillna()方法。例如，可以使用均值、中位数或指定的常数来填充缺失值。
# 使用年龄列的均值填充缺失值
df['年龄'] = df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean())# 使用工资列的中位数填充缺失值
df['工资'] = df['工资'].fillna(df['工资'].median())# 打印填充后的数据
print("\n填充缺失值后的数据：")
print(df)
代码解析：
df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean())：通过fillna()方法，用年龄列的均值填充缺失值。df['工资'].fillna(df['工资'].median())：使用工资列的中位数填充缺失值。
输出结果如下：
填充缺失值后的数据：姓名 年龄 性别 工资
0 张三 23.0 男 5000.0
1 李四 25.0 女 6000.0
2 王五 27.0 男 7000.0
3 赵六 29.0 男 8000.0
4 王五 30.0 男 7000.0
5 李四 25.0 女 6000.0
6 赵六 29.0 男 8000.0
7 周七 24.0 男 6500.0
8 郑八 28.0 女 5000.0
9 NaN 23.0 NaN 7000.0
2. 处理重复值
数据中有时会出现重复记录，这时候可以使用drop_duplicates()方法来去除重复的行。以下是删除重复行的代码示例：
# 删除重复的行
df_cleaned = df.drop_duplicates()# 打印删除后的数据
print("\n删除重复值后的数据：")
print(df_cleaned)
代码解析：
df.drop_duplicates()：此方法会删除DataFrame中完全相同的行，保留唯一的记录。
输出结果如下：
删除重复值后的数据：姓名 年龄 性别 工资
0 张三 23.0 男 5000.0
1 李四 25.0 女 6000.0
2 王五 27.0 男 7000.0
3 赵六 29.0 男 8000.0
4 王五 30.0 男 7000.0
5 李四 25.0 女 6000.0
6 赵六 29.0 男 8000.0
7 周七 24.0 男 6500.0
8 郑八 28.0 女 5000.0
9 NaN 23.0 NaN 7000.0
3. 处理异常值
数据中的异常值可能会影响分析的准确性，我们可以通过各种方法来识别和处理异常值，例如将不合理的数据替换为NaN，或者将其替换为合理的值。
例如，如果我们认为年龄不应小于18岁，可以通过以下方式替换小于18岁的年龄为NaN：
# 将年龄小于18岁的值替换为NaN
df['年龄'] = df['年龄'].apply(lambda x: np.nan if x < 18 else x)# 打印处理后的数据
print("\n处理异常值后的数据：")
print(df)
代码解析：
df['年龄'].apply(lambda x: np.nan if x < 18 else x)：通过apply()方法，使用lambda函数将年龄小于18的数据替换为NaN。
输出结果如下：
处理异常值后的数据：姓名 年龄 性别 工资
0 张三 23.0 男
