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。
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...
cleaned_dataset[key] = value(cleaned_dataset[key]) return cleaned_dataset6.1.2 使用*args与**kwargs实现灵活配置 现在,我们可以根据实际需求灵活调用clean_data函数,指定不同的清理选项: import pandas as pd dirty_data = pd.read_csv('sales_data.csv') # 基础清理:去除空值并转换日期列 cleaned_data...
数据中可能会存在缺失值,我们可以使用isnull()来找出缺失的数值,并通过某种方法进行填充或删除: # 检查缺失值print(data.isnull().sum())# 填充缺失值,这里以均值填充为例data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(),inplace=True)# 或者直接删除缺失值data.dropna(inplace=True) 1. 2. 3....
cleaned_data=data.dropna(axis=1,how='all') 1. 在上述代码中,axis=1表示沿着列的方向进行操作,how='all'表示只删除全是NaN值的列。dropna函数将返回一个新的数据集,该数据集不包含全是NaN值的列。 现在,我们查看处理后的数据集: print(cleaned_data) ...
def remove_duplicates(data_frame): cleaned_data = data_frame.drop_duplicates() return cleaned_data ``` 说明: 此Python脚本能够利用 pandas 从数据集中删除重复行,这是确保数据完整性和改进数据分析的简单而有效的方法。 11.2数据标准化 ``` # Python script for data normalization ...
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 ...
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...
import json# 读取JSON文件with open('data.json', 'r') as f:data = json.load(f)# 提取数据并清洗cleaned_data = []for item in data:if 'name' in item and 'age' in item:cleaned_data.append({'name': item['name'], 'age': item['age']})# 打印清洗后的数据print(cleaned_data) ...
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): ...