数据常常被比作新时代的石油。就像石油需要经过提炼才能制造出汽油一样,数据也需要经过整理才能发挥其作用。在今天的数据驱动世界中,我们无法过分强调数据整理的重要性。即使使用最先进的算法,如果输入的数据混乱不堪、不一致无序,那么也将毫无用处。幸运的是,Python作为最广泛使用的编程语言之一,提供了强大的数据整理工具。
脏数据可能导致误导性的结果、低效率和错误的结论。想象一下,如果使用带有缺失值、错误记录或重复项的数据来训练机器学习模型。那么生成的模型可能表现不佳,从而导致时间和资源的浪费。
import pandas as pd df.fillna(method='ffill', inplace=True)2、重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)3、数据类型不一致
df['column_name'] = df['column_name'].astype('desired_type')4、异常值
Q1 = df['column_name'].quantile(0.25) Q3 = df['column_name'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 filter = (df['column_name'] >= Q1 - 1.5 * IQR) & (df['column_name'] <= Q3 + 1.5 *IQR) df = df.loc[filter]5、字符串操作和正则表达式
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip() # Remove leading/trailing spaces df['column_name'] = df['column_name'].str.replace('old_string', 'new_string') # Replace substrings6、先进的清洁技术