深入浅出Pandas-3：掌握数据重塑与清洗的技巧

引言

在数据分析的过程中，除了数据的读取与查看外，如何重塑、合并和清洗数据也是至关重要的一环。Pandas作为Python中最常用的数据分析库，提供了丰富的功能来实现这些操作。在本篇文章中，我们将深入探讨数据重塑、拼接、合并及数据清洗的实用技巧，包括处理缺失值、重复值和异常值等，帮助你在数据处理的过程更加高效。

数据重塑

数据重塑是指通过改变数据的结构、形状或维度来满足需求。Pandas提供了多种方法来进行数据重塑，比如pivot和melt。

使用pivot进行数据重塑

import pandas as pd

data = {
    'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
    'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai'],
    'Temperature': [30, 32, 29, 31]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot重塑数据
pivot_df = df.pivot(index='Date', columns='City', values='Temperature')
print(pivot_df)

数据拼接

数据拼接是指将多个DataFrame合并成一个。在Pandas中，可以使用concat函数实现数据的拼接。

示例代码

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 纵向拼接
concatenated_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
pri