Pandas 10 大数据清洗技巧！

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写在前面: 笔者更新不易，希望走过路过点个关注和赞，笔芯!!!

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1、处理缺失数据：

缺失数据在数据分析中很常见。例如：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': (1, 2, np.nan, 4), 'b': ('a', 'b', 'c', np.nan)})
# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)
# 用特定值填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)

2、 删除重复数据：

重复数据可能影响分析结果。例如：

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

3、数据类型转换：

确保数据类型正确很重要。例如：

# 将列转换为整数类型
df['a'] = df['a'].astype(int)

4、字符串处理：

方便处理文本数据。例如：

# 字符串大小写转换
df