Pandas-进行数据预处理的必备知识点

前言

本文是该专栏的第27篇，后面会持续分享python的数据分析知识，记得关注。

对于数据预处理，它是任何数据分析，数据科学亦或者机器学习等项目中的关键步骤，它涉及将原始数据转换和清理为易于分析以及可视化，并用于建模的格式。

而pandas，作为一个流行的python开源数据分析库，它为处理结构化数据提供了强大的数据结构，并为数据操作，分析以及可视化提供了广泛的工具。

而本文，将详细为你介绍pandas在进行数据预处理的时候，遇到的各种问题的应对解决方案。

正文

1. 安装

在开始进行数据预处理的时候，先确保你的环境中安装了pandas，安装方法如下：

pip install pandas

而在代码中，引入并导入pandas的方法如下：

import pandas as pd

2. 数据加载和探索

对于数据分析，数据科学或者机器学习项目的第一步，都是加载数据并探索其结构和属性。pandas提供了多种从各种文件格式，包括csv，excel，sql等加载数据的方法。

比如说