2、向 pandas 导入表格数据时预见数据清洗问题

向 pandas 导入表格数据时预见数据清洗问题

在数据分析领域，Python 提供了丰富的数据操作、探索和可视化工具，其中 pandas 库尤为重要。它由 Wes McKinney 在 2008 年开发，自 2012 年后逐渐流行，如今已成为 Python 数据分析的必备库。pandas 的核心对象是数据框（DataFrame），它以表格形式存储数据，具有强大的索引功能，方便进行数据的选择、组合和转换。

在使用 pandas 的强大功能之前，我们需要将各种格式的数据导入其中。数据的格式多种多样，包括 CSV 文件、Excel 文件、SQL 数据库表、统计分析软件（如 SPSS、Stata、SAS、R）的数据、非表格格式（如 JSON）以及网页数据等。本文将重点介绍导入 CSV 文件和 Excel 文件的方法，并处理导入过程中常见的数据清洗问题。

导入 CSV 文件

CSV（逗号分隔值）文件是常见的数据存储格式，pandas 的 read_csv 方法可以将其读取并加载到内存中成为数据框。在导入过程中，我们需要解决一些常见问题，如设置有意义的列名、解析日期列以及删除关键数据缺失的行。

准备工作

1. 创建一个文件夹，并在其中创建一个新的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 文件。
2. 在该文件夹下创建一个 data 子文件夹，并将 landtempssample.csv 文件放入其中。也可以从指定的 GitHub 仓库获取所有文件。

以下是 CSV 文件开头的代码示例