1. 去除字符串两边空格 data = " Hello World! " cleaned_data = data.strip() # 神奇的一行,左右空格拜拜 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。
raw_data = pd.read_excel('raw_data.xlsx') # 删除重复行 cleaned_data = raw_data.drop_duplicates() # 处理缺失值 cleaned_data['Age'].fillna(0, inplace=True) # 更改数据类型 cleaned_data['Date'] = pd.to_datetime(cleaned_data['Date']) # 保存清洗后的数据到新的 Excel 文件 cleaned_dat...
1import pandas as pd23defclean_data(dataframe, column_name):4# 去除空值5 dataframe = dataframe.dropna(subset=[column_name])6# 去除重复值7 dataframe = dataframe.drop_duplicates()8return dataframe910# 示例使用11df = pd.read_csv('data.csv')12cleaned_df = clean_data(df, 'column_name...
4.全局钩子(类中定义的函数名clean,校验正常必须返回该对象的校验结果值return self.cleaned_data) 5.每一步通过校验单结果都以字典形式保存在类对象的cleaned_data属性中 ModelForm模型表单 局部钩子命名规则为clean字段名称,如:cleancity,clean_years。 super() 重写`__init`,可以批量更新class属性。 代码语言:jav...
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False) 二、数据可视化 数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来的过程,有助于我们更直观地理解数据。Python中的matplotlib和seaborn库是进行数据可视化的常用工具。 示例代码: python import matplotlib.pyplot as plt ...
()# 去除重复记录# 处理异常值data[(data['value']>0)&(data['value']<100)]# 筛选有效范围内的数据# 转换数据格式data['date']=pd.to_datetime(data['date'])# 转换日期格式# 处理不一致数据data['category']=data['category'].str.lower()# 转换为小写# 保存数据data.to_csv('cleaned_data.csv...
import math # 示例列表,包含一些NaN值 data = [1.0, 2.0, float('nan'), 3.0, float('nan'), 4.0] # 使用列表推导式删除NaN值 cleaned_data = [x for x in data if not math.isnan(x)] print(cleaned_data) 基础概念 NaN: Not a Number,表示一个未定义或不可表示的值,通常出现在浮点数运算中...
def clean_password(self): password=self.cleaned_data['password'] enpassword=self.cleaned_data['enpassword'] if password==enpassword: return password else: raise forms.ValidationError('Please re-enter your password.') 不明白上面代码里面的 return password 什么意义。建议修改成: def clean(self): ...
data.to_csv('cleaned_data.csv',index=False)# 将清理后的数据保存为 CSV 文件 1. 状态图 在数据清洗流程中,状态图可以帮助你理解每一步的转变。这是一个简单的状态图,描述了整体的操作过程: 导入库读取数据数据预览清理数据替换数据数据导出 旅行图 ...
cleaned_data=data.dropna() 1. cleaned_data是一个新的数组,它的长度小于或等于原始数组的长度。它的值是原始数组中除了NA值之外的所有值。 检查删除后的数组 为了确保我们成功地删除了NA值,我们可以打印删除后的数组,并检查是否还有NA值。 print(cleaned_data)print(cleaned_data.isna().any()) ...