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_data=clean_data(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 数据导出 最后一步是将清洗后的数据导出为CSV文件。我们可以使用Python的CSV模块将数据写入到CSV文件中。 defexport_data(data,file_path):withopen(file_path,'w',newline='')asfile:writer=csv.DictWriter(file,fieldnames=data[0].keys()...
importpandasaspd# 读取数据data=pd.read_csv('data.csv')# 处理缺失值data.dropna()# 删除缺失值data.fillna(0)# 填补缺失值# 处理重复数据data.drop_duplicates()# 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_d...
In [19]: data = pd.DataFrame([[1., 6.5, 3.], [1., NA, NA], ...: [NA, NA, NA], [NA, 6.5, 3.]]) In [20]: cleaned = data.dropna() In [21]: data Out[21]: 0 1 2 0 1.0 6.5 3.0 1 1.0 NaN NaN 2 NaN NaN NaN 3 NaN 6.5 3.0 In [22]: cleaned Out[22]: 0...
cleaned_data = ''.join(filterdata) # print(cleaned_data) # 文本分词 segment = jieba.lcut(cleaned_data) words_df = pd.DataFrame({'segment': segment}) # 去停用词 stopwords = pd.read_csv("stopwords.txt", index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], ...
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...
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...