
數(shù)據(jù)清洗是整個數(shù)據(jù)分析過程的第一步,也是整個數(shù)據(jù)分析項目中最耗費時間的一步,下面小編整理了幾種常用的python數(shù)據(jù)清洗工具,希望對大家有所幫助。
目前在python中, numpy和pandas是最主流的數(shù)據(jù)清洗工具,Numpy中的向量化運算使得數(shù)據(jù)處理變得高效,Pandas提供了大量數(shù)據(jù)清洗的高效方法,在python數(shù)據(jù)清洗中,盡可能多的使用numpy和pandas這兩種工具,提高數(shù)據(jù)清洗的效率。
一、Numpy
1 Numpy常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Numpy中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是ndarray格式
使用array函數(shù)創(chuàng)建,語法格式為array(列表或元組)
可以使用其他函數(shù)例如arange、linspace、zeros等創(chuàng)建
2.Numpy常用數(shù)據(jù)清洗函數(shù)
排序函數(shù)
數(shù)據(jù)的搜索
sort函數(shù): 從小到大進行排序
argsort函數(shù): 返回的是數(shù)據(jù)中, 從小到大的索引值
二、Pandas
1.Pandas常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)series和方法
?通過pandas.Series來創(chuàng)建Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
?pandas.Series(data,index,dtype,name)
?上述參數(shù)中,data可以為列表,array或者dict
?上述參數(shù)中, index表示索引,必須與數(shù)據(jù)同長度,name代表對象的名稱
2.series和dataframe常用方法
values:返回對象所有元素的值
index:返回行索引
dtypes:返回元素的數(shù)據(jù)類型
shape:返回對象數(shù)據(jù)形狀
ndim:返回對象的維度
size:返回對象的個數(shù)
columns:返回列標(biāo)簽(只針對dataframe數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))
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