数据混乱的时候，什么情况都有可能发生。字符串开头经常会有一些空格。在删除列中字符串开头的空格时，下面的代码非常有用。def remove_col_white_space(df):# remove white space at the beginning of string df[col] = df[col].str.lstrip()用字符串连接两列（带条件）当你想要有条件地用字符串将两列...
解读:strip()方法去掉字符串首尾的空白字符,简单高效。 2. 转换数据类型 num_str = "123" num_int = int(num_str) # 字符串转整数,就是这么直接 注意:转换时要确保数据格式正确,否则会报错。 3. 大小写转换 text = "Python is Awesome" lower_text = text.lower() # 全部变小写,便于统一处理 upper_...
当给定数据框的特定列是特定数据类型并且需要被矫正/转换成另一种便于计算和分析的数据类型或者进行统计处理时,这个过程通常很费时。 在一个典型的数据科学工作流程当中,我们通常获取我们的原始数据,探索并加工它,使用可视化或者预测模型来获得更深的洞察,并最终使用报表来进行展示。 由于重复值、拼写错误、数据类型解析...
下面是一个使用Python进行数据清洗的示例代码,其中涵盖了导入必要库、加载数据集、处理缺失值、处理重复值、处理异常值以及保存清洗后的数据集等步骤。 1. 导入必要的数据清洗库 python import pandas as pd 2. 加载需要清洗的数据集 python # 假设数据集是一个CSV文件 df = pd.read_csv('your_dataset.csv')...
几个常见的python数据清洗代码第二弹 - 涛哥聊Python于20240617发布在抖音,已经收获了1.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
代码语言:javascript 复制 col1 col2 col3 col40-0.112415-0.768180-0.0848590.2966911-1.777315NaN-0.166615-0.6287562-0.6294611.892790-1.8500060.15756730.544860-1.2308040.836615-0.94571240.703394-0.764552-1.214379NaN51.928313-1.376593-1.5577210.289643 提示:由于生成的数据是随机产生的,因此读者的实际结果可能与上述结...
学习python数据清洗,是迈向数据分析高手的必经之路!掌握这些代码,数据处理更高效,分析更精准。加油哦! 06-18 11:04 回复 赞 千年叶邑 看完这篇,终于知道为什么同事的代码总是那么干净了! 06-18 10:52 内蒙古 回复 赞 我欲与天比肩高 收藏了,毕竟数据清洗是Python的必修课! 06-18 10:50 云南 回复...
本文整理了python中,8个常用的数据清洗代码,让大家能速查速查速用,提高效率! 1、数据读取 数据读取 import pandas as pd pd.read_excel(“加班表 W46.xls”) df=pd.read_excel(“加班表 W46.xls”) df.head() 2、缺失值处理 查看信息 df.info() ...
python 代码 超级清理 python数据清洗 一、数据清洗 // 读取csv文件 data = pd.read_csv('xxx.csv', encoding='gbk') //查看列数、列名、列数据量、列格式等 data.info() 1. 2. 3. 4. 删除重复记录drop_duplicates() data.drop_duplicates(keep = 'xxx',inplace=True)...