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。
接下来,我们可以使用Pandas的to_csv()方法将清洗后的数据保存为CSV文件。 # 将数据保存为CSV文件cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv',index=False) 1. 2. 通过以上代码,我们成功将清洗后的数据保存为了cleaned_data.csv文件。 3. 检查导出结果 为了验证导出结果,我们可以再次读取保存的CSV文件,并查看数据。
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...
importpandasaspd# 读取csv文件data=pd.read_csv('data.csv')# 删除空值data=data.dropna()# 去除重复行data=data.drop_duplicates()# 替换特定值data['column']=data['column'].replace('old_value','new_value')# 保存清洗后的数据data.to_csv('cleaned_data.csv',index=False) ...
sns.lineplot(data=plot_args) plt.title(title) plt.show()2.3 *args与函数调用2.3.1 使用列表、元组传递位置参数 当已有一组数据存储在列表或元组中 ,直接将其作为*args传入函数,无需手动展开: fruit_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
df_cleaned = df.drop(labels="return_1",axis= 1,inplace=False) print(df_cleaned) 缺失值处理 如果通过简单的删除小部分记录达到既定的目标,那么删除含有缺失值的记录的方法是最有效的。然而,这种方法却有很大的局限性。它是以减少历史数据来换取数据的完备,会造成资源的大量浪费,将丢弃了大量隐藏在这些记录...
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...