Python 数据清洗与处理常用方法全解析

在数据处理与分析过程中，缺失值、重复值、异常值等问题是常见的挑战。本文总结了多种数据清洗与处理方法：缺失值处理包括删除缺失值、固定值填充、前后向填充以及删除缺失率高的列；重复值处理通过删除或标记重复项解决数据冗余问题；异常值处理采用替换或标记方法控制数据质量；数据类型转换确保数据格式符合分析需求，例如转换为整数或日期类型；文本清洗包括去空格、字符替换及转换大小写等操作。此外，还介绍了数据分组统计、数据分箱与标准化的应用。例如，分组统计可按列求均值，数据分箱能为连续变量赋予分类标签，而归一化则通过压缩数据范围提升模型表现。这些方法能有效提高数据质量与分析效率，是数据科学中不可或缺的能。

缺失值处理

删除缺失值

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df_dropped = df.dropna()
print("\n删除缺失值后:")
print(df_dropped)

用固定值填充缺失值

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df_filled = df.fillna({
    'title': 'Unknown',
    'author': 'Unknown Author',
    'price': df['price'].mean()
})
print("\n填充缺失值后:")
print(df_filled)

前向填充

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df_ffill = df.fillna(method='ffill')
print("\n前向填充缺失值后:")
print(df_ffill)

后向填充

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df_bfill = df.fillna(method='bfill')
print("\n后向填充缺失值后:")
print(df_bfill)

删除缺失率高的列

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df_dropped_cols = df.dropna(axis=1, thresh=len(df) * 0.5)  
print("\n删除缺失率高的列后:")
print(df_dropped_cols)

重复值处理

删除重复值

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df_deduplicated = df.drop_duplicates()
print("\n删除重复值后:")
print(df_deduplicated)

标记重复值

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df['is_duplicate'] = df.duplicated()
print("\n标记重复值后:")
print(df)

异常值处理

替换异常值

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df['price'] = df['price'].apply(lambda x: x if 0 <= x <= 100 else df['price'].mean())
print("\n替换异常值后:")
print(df)

标记异常值

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df['is_outlier'] = df['price'].apply(lambda x: 1 if x < 0 or x > 100 else 0)
print("\n标记异常值后:")
print(df)

数据类型转换

转换为整数类型

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df['price'] = df['price'].astype(int)
print("\n转换为整数后:")
print(df)

转换为日期类型

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df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')
print("\n转换为日期类型后:")
print(df)

文本清洗

去掉两端空格

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df['title'] = df['title'].str.strip()
print("\n去掉两端空格后:")
print(df)

替换特定字符

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df['title'] = df['title'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\s]', '', regex=True)
print("\n替换特定字符后:")
print(df)

转换为小写

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df['title'] = df['title'].str.lower()
print("\n转换为小写后:")
print(df)

数据分组统计

按列分组求均值

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grouped = df.groupby('author')['price'].mean()
print("\n按作者分组的平均价格:")
print(grouped)

数据分箱

按价格分箱

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bins = [0, 10, 20, 30]
labels = ['低', '中', '高']
df['price_level'] = pd.cut(df['price'], bins=bins, labels=labels, right=False)
print("\n按价格分箱后:")
print(df)

数据标准化

归一化处理

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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df['price_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['price']])
print("\n归一化后的数据:")
print(df)