Python数据清洗基本流程

最新推荐文章于 2025-06-13 21:36:09 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/yszd/p/9266884.html

本文介绍了一种使用Python pandas库进行数据清洗的方法，重点在于如何处理重复数据及缺失值。通过分组并利用自定义函数判断每组内的缺失情况，实现对数据集的有效清洗。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jul 4 18:40:55 2018

@author: zhen
"""

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建空的df，保存测试数据
test_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.NaN,np.NaN]})
# 按K1列进行分组，组内进行unique操作（去除重复元素，返回元组或列表）
test_df_unique = pd.DataFrame(test_df.groupby(['K1'])['K2'].agg('unique'))
# 自定义函数判断元组中是否含有nan
def has_nan(list):
　　flag = False
　　for x in list:
　　　　if x is np.NaN:
　　　　　　flag = True
　　　　　　break
　　return flag
# 自定义函数判断元组中是否不含有nan
def no_nan(list):
　　flag = True
　　for x in list:
　　　　if x is np.NaN:
　　　　　　flag = False
　　　　　　break
　　return flag
# 获取k2列含有nan的数据
test_df_unique_has_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(has_nan)]
# 获取k2列不含有nan的数据
test_df_unique_no_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(no_nan)]
# 管理测试数据，获取源数据
test_df_get = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_has_nan.index.tolist())]
test_df_alone = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_no_nan.index.tolist())]
# 去除含nan的重复数据
test_df_get_nonan = test_df_get[~test_df_get['K2'].isna()]
# 组合数据
result = test_df_get_nonan.append(test_df_alone)
# 去重，得到最终结果
result_save = result.drop_duplicates(subset=['K1','K2'],keep='last')
# 结果落地
result_save.to_excel('C:/Users/zhen/Desktop/数据清洗之去重.xlsx')