pandas清洗数据
一、清洗空值
1、删除空值
方法dropna（）
参数说明：
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
axis：默认为 0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数 axis＝1 表示逢空值去掉整列。
how：默认为 'any' 如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置 how='all' 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。
thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。
subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。
inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改的是源数据。举例1：删除包含空数据的行
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())
默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。
如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数:
即：df.dropna(inplace = True)
举例2：移除指定列有空值的行
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True)
print(df.to_string())
2、判断各个单元格是否为空
isnull（）
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())3、如何指定空数据类型
在读取时，read_csv()加一个na_values参数字段。
import pandas as pd
missing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values = missing_values)
print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())4、替换空字段
方法fillna()
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())5、使用平均数，中位数，众数来代替列中的空值
举个例子：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
x = df["ST_NUM"].mean()
df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
print(df.to_string())Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。
二、Python清洗格式错误的数据
1、格式化错误格式的日期
import pandas as pd
# 第三个日期格式错误
data = {
"Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'],
"duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df.to_string())运行结果如下：
Date duration
day1 2020-12-01 50
day2 2020-12-02 40
day3 2020-12-26 45三、pandas清洗错误数据
使用loc去替换错误元素。
import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
"age": [50, 40, 12345] # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
df.loc[2, 'age'] = 30 # 修改数据
print(df.to_string())举例：按条件输出
将 age 大于 120 的设置为 120
import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
"age": [50, 200, 12345]
}
df = pd.DataFrame(person)
for x in df.index:
if df.loc[x, "age"] > 120:
df.loc[x, "age"] = 120
print(df.to_string())运行结果：
name age
0 Google 50
1 Runoob 120
2 Taobao 120举例：使用条件语句删除错误数据
删除age>120的错误数据
import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'],
"age": [50, 40, 12345] # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
for x in df.index:
if df.loc[x, "age"] > 120:
df.drop(x, inplace = True)
print(df.to_string())四、pandas清洗重复数据
检查重复：
方法duplicated(),本函数会把和前面某一字段相同的重复字段按索引返回True。
删除重复：
方法drop_duplicates（），本方法会把重复字段直接删除。
比较简单易记，不再举例代码。