Python数据分析中对重复值、缺失值、空格的处理
对重复值的处理
把数据结构中,行相同的数据只保留一行
函数语法:
drop_duplicates()
from pandas import read_csv
df = read_csv(文件位置)
newdf = df.drop_duplicates();
对缺失值的处理
缺失值的产生
1、有些信息暂时无法获取
2、有些信息被遗漏或者错误处理了
缺失值的处理方式
1、数据补齐
2、删除对应缺失行
3、不处理
缺失值处理
dropna函数的作用:去除数据结构中值为空的数据
dropna函数语法:dropna()
from pandas import read_csv
df = read_csv(文件的位置)
newdf = df.dropna()
对空格值的处理
strip函数的作用:清除字符型数据左右的空格
strip函数的语法:strip()
from pandas import read_csv
df = read_csv(文件的位置)
newdf = df [数据中的一个列名].str.strip()
df[被处理的列名]= newdf
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