Python中數(shù)據(jù)清洗指的是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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數(shù)據(jù)清洗，是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的必經(jīng)之路，也是最耗費數(shù)據(jù)科學(xué)家/程序員精力的地方。

這些用于數(shù)據(jù)清洗的代碼有兩個優(yōu)點：一是由函數(shù)編寫而成，不用改參數(shù)就可以直接使用。二是非常簡單，加上注釋最長的也不過11行。

在介紹每一段代碼時，都給出了用途，也在代碼中也給出注釋。

大家可以把這篇文章收藏起來，當(dāng)做工具箱使用。

涵蓋8大場景的數(shù)據(jù)清洗代碼

這些數(shù)據(jù)清洗代碼，一共涵蓋8個場景，分別是：

刪除多列、更改數(shù)據(jù)類型、將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)字變量、檢查缺失數(shù)據(jù)、刪除列中的字符串、刪除列中的空格、用字符串連接兩列（帶條件）、轉(zhuǎn)換時間戳（從字符串到日期時間格式）

刪除多列

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，并非所有的列都有用，用df.drop可以方便地刪除你指定的列。

轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型

當(dāng)數(shù)據(jù)集變大時，需要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型來節(jié)省內(nèi)存。

將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量

一些機器學(xué)習(xí)模型要求變量采用數(shù)值格式。這需要先將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值變量。同時，你也可以保留分類變量，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

檢查缺失數(shù)據(jù)

如果你要檢查每列缺失數(shù)據(jù)的數(shù)量，使用下列代碼是最快的方法。可以讓你更好地了解哪些列缺失的數(shù)據(jù)更多，從而確定怎么進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)清洗和分析操作。

刪除列中的字符串

有時候，會有新的字符或者其他奇怪的符號出現(xiàn)在字符串列中，這可以使用df[‘col_1’].replace很簡單地把它們處理掉。

刪除列中的空格

數(shù)據(jù)混亂的時候，什么情況都有可能發(fā)生。字符串開頭經(jīng)常會有一些空格。在刪除列中字符串開頭的空格時，下面的代碼非常有用。

用字符串連接兩列（帶條件）

當(dāng)你想要有條件地用字符串將兩列連接在一起時，這段代碼很有幫助。比如，你可以在第一列結(jié)尾處設(shè)定某些字母，然后用它們與第二列連接在一起。

根據(jù)需要，結(jié)尾處的字母也可以在連接完成后刪除。

轉(zhuǎn)換時間戳（從字符串到日期時間格式）

在處理時間序列數(shù)據(jù)時，我們很可能會遇到字符串格式的時間戳列。

這意味著要將字符串格式轉(zhuǎn)換為日期時間格式(或者其他根據(jù)我們的需求指定的格式) ，以便對數(shù)據(jù)進(jìn)行有意義的分析。

感謝各位的閱讀！關(guān)于Python中數(shù)據(jù)清洗指的是什么就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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