Python中的数据清洗与异常处理

数据清洗初体验：从脏乱差到井井有条

想象一下，你刚刚接手了一个新的数据分析项目。打开数据文件的一刹那，你会发现数据就像是一堆杂乱无章的杂物间，里面充满了缺失值、错误输入、重复记录等各种问题。这时，你就需要进行数据清洗，将这些“杂物”整理得井井有条。

数据清洗的第一步是了解数据。你可以使用Pandas库来快速加载和查看数据集。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('messy_data.csv')

# 查看前几行
print(data.head())

# 获取基本信息
print(data.info())

接下来，你需要识别并处理缺失值。常见的方法包括删除含有缺失值的行或列，或者用某些值（如平均数、中位数）填充缺失值。例如：

# 删除所有包含缺失值的行
data_cleaned = data.dropna()

# 或者用平均值填充缺失值
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

此外，你还需要检查并处理重复的数据记录。这可以通过drop_duplicates()方法轻松实现：

# 删除重复行
data_no_duplicates = data.drop_duplicates()

通过这些基本步骤，你的数据就已经开始变得整洁有序了。

识别“异类”：探索异常值的检测方法与技巧

在数据集中，有些数值可能明显偏离正常范围，这些就是所谓的异常值。它们可能是由于测量错误、录入失误或是真实存在的极端情况造成的。无论原因如何，都需要我们仔细对待。

一种常用的异常值检测方法是基于统计学的Z-Score方法。Z-Score表示一个值距离均值的标准偏差数。如果某个值的Z-Score超过了某个阈值（比如3）