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Python数据清洗要怎么实现？Python如何用pandas做数据清洗

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python数据清洗其实就是数据处理，数据清洗的意思就是将不需要的数据以及重复的数据给去除掉，并且将剩下来的数据根据一定的格式进行排序 。那么本篇文章将会带来使用pandas库做python数据清洗的代码实例教程，感兴趣的小伙伴千万别错过了哦 。

Python数据清洗要怎么实现？Python如何用pandas做数据清洗

文章插图
pandas库是python的一个第三方库，它提供了一个以行列形式结合数据的数据结构，并且还提供了很多的函数来完成对数据的操作 。
1.pandas库是第三方库，使用pip工具就能够一键的去下载安装它，安装完成之后就在python文件之中编辑数据清洗的代码了 。
2.pandas库在做python数据清洗的时候一般都是对Excel文件这种行列表格类型的数据结构进行的，那么在没有文件的情况下就可以去创建出一个DataFrame对象表示表格类型数据 。
3.数据创建完成之后就可以去进行数据清洗了，首先需要做的就是根据某一个列去将数据分为不同的组 。然后去判断一下在这个列之中是否有空值和NaN值，如果有的话就将它们给去除掉 。
4.分组完成并且空值也给去掉之后还要去对数据进行去重处理，去重完的数据就是最后有意义的数据了，代码示例如下所示：
import pandas as pdimport numpy as nptest_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.NaN,np.NaN]})test_df_unique = pd.DataFrame(test_df.groupby(['K1'])['K2'].agg('unique'))def has_nan(list):    flag = False    for x in list:        if x is np.NaN:            flag = True            breakreturn flagresult = test_df_get_nonan.append(test_df_alone)result.to_excel('C:/Users/zhen/Desktop/demo.xlsx')最后将清洗完成的数据保存在Excel表格之中就可以了，这样一个python数据清洗的程序就完成了 。
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