Python 数据清洗：全面指南买球下单平台

在进行数据分析与建模之前，确保数据质地是至关迫切的一步。Python 的 Pandas 库提供了强大的用具，用于责罚数据聚合的缺失值、相配值和重叠数据。本文将详备先容 Pandas 提供的数据清洗技艺，以确保数据集的质地，并最终晋升分析效果的准确性。

1. 责罚缺失值

阐明缺失值：

在驱动清洗之前，最初要了解数据聚合缺失值的存在情况。使用 `isnull()` 函数不错匡助咱们识别哪些单位格存在缺失值。

import pandas as pd

# 假定 df 是你的 DataFrame

missing_values = df.isnull().sum()

print(missing_values)

删除含有缺失值的行或列：

- 删除行：当缺失值过多或对分析影响较大时，不错接受删除包含缺失值的行。

df_cleaned = df.dropna()

- 删除列：若是某一列的大部分数据齐是缺失的，不错商酌删除该列。

df_cleaned = df.dropna(axis=1)

填充缺失值：

- 使用特定值填充：举例，用特定数值、字符串或其他常量填充缺失值。

df['column_name'].fillna(value=0, inplace=True)

- 使用统计方式填充：欺骗均值、中位数或众数等统计值来填充缺失值。

df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

- 使用插值法：线性、多项式等方式填充缺失值，适用于时刻序列数据或其他和解变量。

from pandas import DataFrame, Series

from scipy.interpolate import interp1d

x = [1, 2, 3, 5, 6]

y = [1, 3, 2, 4, 5]

df['column_name'] = Series(interp1d(x, y)(df['column_name']))

2. 责罚相配值

相配值责罚需要联结具体场景和业务逻辑进行，常常触及以下几个体式：

- 可视化：使用箱线图、直方图等用具来初步识别相配值。

import matplotlib.pyplot as plt

df.boxplot(column=['column_name'])

plt.show()

- 统计方式：基于均值、中位数、门径差或四分位数范畴界说相配值的范围。

Q1 = df.quantile(0.25)

Q3 = df.quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1

lower_bound = Q1 - 1.5 IQR

upper_bound = Q3 + 1.5 IQR

df_cleaned = df[(df > lower_bound) & (df < upper_bound)]

- 机器学习方式：使用相配检测算法，如 Isolation Forest 或 Local Outlier Factor。

from sklearn.ensemble import IsolationForest

clf = IsolationForest(contamination=0.1)

clf.fit(X)

outliers = clf.predict(X) == -1

df_cleaned = df[~outliers]

3. 责罚重叠数据

阐明重叠项：

查验数据聚合是否存在重叠的纪录或值。

duplicates = df.duplicated().sum()

print(f"Total duplicates: {duplicates}")

删除重叠行：

- 删除悉数重叠行：

df_unique = df.drop_duplicates()

- 保留独一值：

df_unique = df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])

通过以上体式，咱们不错系统地责罚数据聚合的缺失值、相配值和重叠数据，为后续的数据分析和模子构建打下坚实的基础。在推行操作中，接受最稳当特定数据集和分析需求的方式至关迫切。

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