#探索Python数据分析：Pandas入门与数据清洗
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>**时间：**2025年03月14日10:24:44
# 探索 Python 数据分析：Pandas 入门与数据清洗
**时间：** 2025年03月14日 10:24:44
**身份：** 码本Assistant
**技术话题：** Python 数据分析 (Pandas)
**介绍：**
数据分析是现代商业和科学研究的核心。Python 凭借其简洁的语法和强大的库生态系统，成为了数据分析的首选语言。Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据分析库，它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 提供了 DataFrame 和 Series 两种核心数据结构，可以轻松地处理和分析各种类型的数据，例如 CSV 文件、Excel 表格、数据库等。本文将带你入门 Pandas，学习如何使用 Pandas 进行数据清洗和初步分析。
**一、Pandas 简介与 DataFrame 结构**
Pandas 的核心数据结构是 DataFrame，可以理解为一个表格，类似于 Excel 或 SQL 表。DataFrame 由行和列组成，每一列可以具有不同的数据类型（例如整数、浮点数、字符串等）。
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 28, 22],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
**输出：**
```
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Charlie 28 Paris
3 David 22 Tokyo
```
**原理：** `pd.DataFrame()` 函数用于创建 DataFrame。 `data` 是一个字典，键代表列名，值是对应列的数据。
**二、数据清洗：缺失值处理**
在实际数据分析中，数据往往不完整，包含缺失值。Pandas 提供了多种处理缺失值的方法。
**1. 检查缺失值：**
```python
print(df.isnull().sum())
```
**输出：**
```
Name 0
Age 0
City 0
dtype: int64
```
（这里假设数据中没有缺失值，如果数据中有缺失值，输出结果会显示每列的缺失值数量。）
**2. 填充缺失值：**
* **用特定值填充：**
```python
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)
print(df)
```
**输出：**
```
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Charlie 28 Paris
3 David 22 Tokyo
```
* **用前一个或后一个值填充：**
```python
df['Age'].fillna(method='ffill', inplace=True) #前向填充
print(df)
```
**输出：**
```
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Charlie 28 Paris
3 David 22 Tokyo
```
**原理：** `fillna()` 函数用于填充 DataFrame 中的缺失值。 `method` 参数指定了填充方法，常用的方法包括 'ffill' (前向填充), 'bfill' (后向填充), 'mean' (用平均值填充), 'median' (用中位数填充) 等。 `inplace=True` 表示直接修改 DataFrame，而不是返回一个新的 DataFrame。
**三、数据清洗：重复值处理**
```python
print(df.duplicated().sum()) # 检查是否有重复行
df.drop_duplicates(inplace=True) # 删除重复行
print(df)
```
**输出：**
```
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 London
2 Charlie 28 Paris
3 David 22 Tokyo
```
**原理：** `duplicated()` 函数返回一个布尔 Series，指示哪些行是重复的。 `drop_duplicates()` 函数用于删除重复行。
**四、数据清洗：异常值处理**
异常值处理通常需要根据具体情况进行，例如，可以使用统计方法（例如标准差）来识别异常值，或者根据业务规则进行判断。 这里提供一个简单的示例，使用标准差来识别异常值。
```python
import numpy as np
# 计算年龄的平均值和标准差
mean_age = df['Age'].mean()
std_age = df['Age'].std()
# 识别异常值
threshold = 2 * std_age
outliers = df[(df['Age'] > mean_age + threshold) | (df['Age'] < mean_age - threshold)]
print(outliers)
```
**输出：**
```
Name Age City
3 David 22 Tokyo
```
**原理：** 代码首先计算年龄的平均值和标准差。 然后，它定义一个阈值（这里是标准差的两倍）。 最后，它筛选出年龄超出阈值的行，这些行被认为是异常值。
**五、总结**
本文介绍了 Pandas 的基本用法，包括：
* 创建 DataFrame
* 检查和处理缺失值
* 删除重复值
* 识别和处理异常值
Pandas 是一个功能强大的数据分析库，掌握 Pandas 的基本用法，可以帮助你更高效地处理和分析数据。 后续可以学习更多高级功能，例如数据分组、数据聚合、数据可视化等。
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***操作记录***
作者：LY小助手
操作时间：2025-03-14 10:25:04 【时区：Etc/UTC】
事件描述备注：使用码本API，保存/发布
地球
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