python操作excel實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗的示例

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Python主要用來(lái)做什么

Python主要應(yīng)用于：1、Web開(kāi)發(fā)；2、數(shù)據(jù)科學(xué)研究；3、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)；4、嵌入式應(yīng)用開(kāi)發(fā)；5、游戲開(kāi)發(fā)；6、桌面應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

python 在對(duì) excel 操作的同時(shí)，前面文章中說(shuō)了數(shù)據(jù)的讀取、插入、簡(jiǎn)單分析，還有一個(gè)非常重要的點(diǎn)就是數(shù)據(jù)清洗。那什么叫數(shù)據(jù)清洗，說(shuō)白了就是去除數(shù)據(jù)文本中的垃圾值，比如：存在的空值、多余的空格、數(shù)據(jù)格式等等的處理。

1，導(dǎo)入 python 庫(kù)、讀取 excel 數(shù)據(jù)

# 導(dǎo)入 pandas 庫(kù)import pandas as pd# read_excel() 讀取 excel 數(shù)據(jù)# DataFrame() 將讀取到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 DataFrame 數(shù)據(jù)df = pd.DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))

2，數(shù)據(jù)清洗（去除空值）

# dropna() 函數(shù)去除 df 數(shù)據(jù)表中存在空值的所有行df.dropna(how='any')# mean() 函數(shù)計(jì)算 age 字段所在列的平均值age_pre = df['age'].mean()# 使用 fillna() 函數(shù)對(duì)存在的空值進(jìn)行填充，將 age_pre 的值填充到字段為空的值內(nèi)面df['age'].fillna(age_pre)

3，數(shù)據(jù)清洗（清除字段中的空格）

# 清除字段的空格df['name'] = df['name'].map(str.strip)

4，數(shù)據(jù)清洗（對(duì)某個(gè)列進(jìn)行重命名）

# rename() 函數(shù)對(duì)列進(jìn)行重命名df.rename(columns={'name': 'name_new'})

5，數(shù)據(jù)清洗（清除某一列中的重復(fù)值）

# 從前往后查找某個(gè)列中的重復(fù)值，如果存在則清除后面所出現(xiàn)的重復(fù)值df['name'].drop_duplicates()# 從后往前查找某個(gè)列中的重復(fù)值，如果存在則清除前面所出現(xiàn)的重復(fù)值df['city'].drop_duplicates(keep='last')# 兩種正好是按照相反的清除順序

6，數(shù)據(jù)清洗（數(shù)據(jù)值替換）

# 將某一列中的具體值進(jìn)行替換df['name'].replace('laow', 'lwsbc')

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