python的Pandas库数据清洗、处理练习

### Python Pandas 数据清洗与处理练习教程 #### 使用Pandas进行基础数据读取和展示 为了熟悉Pandas库的基础操作,可以从简单的CSV文件读取开始。这有助于了解如何加载外部数据源到DataFrame对象中。 ```python import pandas as pd # 从本地路径读取CSV文件 df = pd.read_csv('example.csv') print(df.head()) # 显示前五行数据[^1] ``` #### 清洗缺失值 处理缺失值是数据预处理的重要部分之一。可以通过删除含有缺失值的记录或是填充合理的数值来完成这项任务。 ```python # 删除任何包含NaN的行 cleaned_df = df.dropna() # 或者用均值填补特定列中的NA/NaN条目 mean_value = df['column_name'].mean() df['column_name'].fillna(mean_value, inplace=True) ``` #### 过滤和选择子集 基于条件筛选数据可以帮助聚焦于感兴趣的样本集合上。这里展示了如何依据多个字段组合设定过滤器。 ```python filtered_data = data.loc[(data['语文'] > 60) & (data['英语'] < 60), :] print(filtered_data) ``` 此段代码选取了所有满足“语文成绩大于60分且英语低于60分”的学生记录,并打印出来[^3]。 #### 创建查询字典用于复杂映射关系构建 当面对较为复杂的业务逻辑时,比如需要根据某些属性组合来进行分类编码,则可以预先建立好相应的映射表,在遍历过程中动态更新目标变量。 ```python def assign_group(row): key = (row['teamid'], row['grade']) return num_dict.get(key) df['new_column'] = df.apply(assign_group, axis=1) ``` 上述函数定义了一个辅助工具`assign_group()`,它接收单个DataFrame行作为输入参数并通过给定键获取对应的组ID;最后一步则是应用该转换规则至整个表格之上[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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