17、数据清洗与探索：系列操作全解析

数据清洗与探索：系列操作全解析

在数据处理的过程中，数据清洗和探索是至关重要的环节。本文将详细介绍如何进行日期解析、时间间隔计算、缺失数据识别与处理，以及数据聚合等操作。

1. 日期解析与时间间隔计算

在处理包含日期的数据时，首先要将日期值正确转换为 pandas 的 datetime 系列。以下是一些常见的日期处理问题及解决方法：
- 缺失值处理 ：对于 birthmonth 或 birthyear 中的缺失值，可使用 fillna 方法将其赋值为 birthmonth 的均值。
- 整数日期转换 ：确保 birthmonth 和 birthyear 是有效的月份和年份值，否则转换为 pandas datetime 会失败。
- 字符串日期转换 ：使用 to_datetime 函数，它通常能自动识别字符串日期数据的格式，也可指定格式，如 “%Y-%m-%d”。

以下是一个计算 COVID 病例首次报告日期与每日报告日期之间时间间隔的示例：

import pandas as pd

# 合并数据
covidcases = pd.merge(covidcases, firstcase, left_on=['location'], right_on=['location'], how="left")

# 计算时间间隔
covidcases['dayssincefirstcase'] = covidcases.casedate - covidcases.firs