如何在 Python 中进行数据清洗?

数据清洗步骤：

1. 数据读取：从各种数据源（如 CSV、Excel、数据库）中读取数据。
2. 数据清理：处理数据中的缺失值、错误数据和重复数据。
3. 数据转换：将数据转换为所需的格式，例如数值型、字符串类型或日期类型。
4. 数据筛选：根据特定条件筛选数据。
5. 数据合并：将多个数据表合并为一个数据框。

使用 Python 的数据清洗库：

• pandas：用于数据读取、清理、转换和筛选。
• SQLAlchemy：用于连接数据库并执行数据操作。
• NumPy：用于数据处理和分析。
• Scikit-learn：用于数据预处理和特征工程。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

# 清理数据
data.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值
data["age"] = data["age"].astype(int)  # 将字符串类型转换为整数类型

# 转换数据格式
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])

# 筛选数据
data_filtered = data[data["country"] == "USA"]

# 合并数据表
merged_data = pd.concat([data, data_filtered], join="inner")

# 打印结果
print(merged_data)

其他提示：

• 使用数据清洗工具可以简化数据清洗过程。
• 确保数据清洗后的结果准确可靠。
• 定期测试数据清洗过程以确保其有效性。