Python数据清洗常用方法有哪些详解？

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目录Python常用的数据清洗方法- 重复观测处理- 缺失值处理- 数据过滤- 数据填充- 插值法- 异常值处理Python常用的数据清洗方法在数据处理过程中，数据清洗是不可或缺的一环。以下列举了一些Python中常用的数据清洗方法：

重复观测处理处理重复数据是数据清洗的重要步骤，可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除重复的观测。

缺失值处理缺失值是数据分析中的常见问题，可以使用pandas库中的fillna()或dropna()函数来处理缺失值。

数据过滤数据过滤可以帮助我们关注特定的数据子集，可以使用pandas库中的loc、iloc或query等方法来实现。

数据填充数据填充是一种常用的处理缺失值的方法，可以使用pandas库中的fillna()函数来实现。

插值法插值法是一种通过已知数据点来估计缺失值的方法，可以使用pandas库中的interpolate()函数来实现。

异常值处理异常值可能会对数据分析产生不良影响，可以使用pandas库中的describe()、quantile()等方法来识别异常值，并使用适当的方法进行处理。

目录

• Python常用的数据清洗方法
• 重复观测处理
• 缺失值处理
• 数据过滤
• 数据填充
• 插值法
• 异常值处理

Python常用的数据清洗方法

在数据处理的过程中，一般都需要进行数据的清洗工作，如数据集是否存在重复、是否存在缺失、数据是否具有完整性和一致性、数据中是否存在异常值等。当发现数据中存在如上可能的问题时，都需要有针对性地处理，本文介绍如何识别和处理重复观测、缺失值和异常值。

重复观测处理

重复观测是指观测行存在重复的现象，重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性，所以在数学分析和建模之前，需要进行观测的重复性检验，如果存在重复观测，还需要进行重复项的删除。

检测数据集的是否重复，pandas 使用duplicated方法，该方法返回的是数据行每一行的检验结果，即每一行返回一个bool值，再使用drop_duplicates方法移除重复值。

import pandas as pd dataset= pd.read_csv("red_wine_repetition.csv") print("是否存在重复值：",any(dataset.duplicated())) #输出：True dataset.drop_duplicates(inplace=True) dataset.to_csv('red_wine_repetition2.csv',index=False) #保存移除重复值后的数据集

缺失值处理

数据缺失在大部分数据分析应用中都很常见，pandas使用浮点值NaN表示浮点或非浮点数组中的缺失数据，python内置的None值也会被当做缺失值处理。
pandas使用isnull方法检测是否为缺失值，检测对象的每个元素返回一个bool值

from numpy import NaN from pandas import Series data=Series([5, None, 15, NaN, 25]) print(data.isnull()) #输出每个元素的检测结果 print('是否存在缺失值：',any(data.isnull())) #输出 :True

缺失值的处理可以采用三种方法：过滤法、填充法和插值法。过滤法又称删除法，是指当缺失的观测比例非常低时（如5%以内），直接删除存在缺失的观测；或者当某变量缺失的观测比例非常高时（如85%