介绍

数据预处理是任何数据分析/数据科学/机器学习项目的关键步骤。它涉及将原始数据转换为可以轻松分析和可视化和用于建模的格式。在本文档中，我使用Python的Pandas库进行了一些核心数据预处理技术和程序的回顾。

pandas是Python的流行开源数据分析库。它提供了强大的数据结构，用于使用结构化数据以及多种用于数据操作，分析和可视化的工具。

入门

在我们深入研究数据预处理技术之前，让我们首先确保将大熊猫安装在您的环境中。您可以使用pip安装大熊猫：

!pip install pandas

安装熊猫后，您可以使用以下方式将其导入到python脚本或笔记本中：

import pandas as pd

数据加载和探索

任何数据分析/数据科学/机器学习项目的第一步是加载数据并探索其结构和属性。 PANDA提供了多种从各种文件格式加载数据的方法，包括CSV，Excel，SQL数据库等。

这是使用pandas加载CSV文件的示例：

data = pd.read_csv('data.csv')

在这里，您必须确保数据文件在编写代码的当前目录中。加载数据后，我们可以使用诸如头部，尾部，信息，描述等方法探索其结构。这些方法提供了有关数据的有用信息，例如列名称，数据类型，摘要统计和样本行。

# show the first five rows of the data
print(data.head())

# show the last five rows of the data
print(data.tail())

# show information about the data
print(data.info())

# show summary statistics of the data
print(data.describe())

数据清洁

探索数据后，下一步是通过处理丢失的值，重复数据，离群值和错误的数据类型来清洁它。熊猫提供了几种处理这些问题的方法。

处理缺失值

缺少值在现实世界数据集中很常见，并且对于数据分析可能是有问题的。熊猫提供了几种处理缺失值的方法，包括dropna，fillna等。

这是丢失缺少值行的行的示例：

# drop rows with missing values
clean_data = data.dropna()

这是用特定值填充缺失值的示例：

# fill missing values with zero
clean_data = data.fillna(0)

处理重复数据

重复的数据可以偏向分析结果，应在分析之前删除。 Pandas提供了一种用于删除重复行的drop_duplicates方法。

# drop duplicate rows
clean_data = data.drop_duplicates()

处理离群值

离群值也可以偏向分析结果，应适当处理。熊猫提供了处理离群值的几种方法，包括夹子和分位数。

这是在一定阈值下剪切值的一个示例：

# clip values at 5th and 95th percentile
clean_data = data.clip(lower=data.quantile(0.05), upper=data.quantile(0.95), axis=1)

数据转换

清洁数据后，下一步是将其转换为可以轻松分析和可视化的格式。 Pandas提供了几种转换数据的方法，包括Groupby，Pivot_table，Merge等。

分组数据

分组数据是数据分析中的常见操作，而PANDA为此目的提供了一种组方法。这是一个
通过特定列对数据进行分组的示例，并计算平均值：

# group data by 'category' column and calculate the mean of 'value' column
grouped_data = data.groupby('category')['value'].mean()

枢纽数据

旋转数据涉及将数据从长度格式重塑到广泛的格式。 Pandas提供了用于旋转数据的Pivot_table方法。

这是基于两列旋转数据的示例：

# pivot data based on 'category' and 'date' columns
pivoted_data = pd.pivot_table(data, values='value', index='category', columns='date')

合并数据

合并数据涉及基于共同列组合来自多个来源的数据。熊猫提供了合并数据的合并方法。

这是基于一个共同列合并两个数据帧的示例：

# merge two dataframes based on 'id' column
merged_data = pd.merge(df1, df2, on='id')

结论

在此开发文章中，我使用Python的Pandas库提供了一些核心数据预处理技术和过程的回顾。我使用诸如dropna，fillna，drop_duplicates，groupby，pivot_table和Merge等方法介绍了数据加载和探索，数据清洁以及数据转换。

这些只是PANDA中可用于数据预处理的众多技术和程序中的一些。通过掌握这些技术并将它们与数据分析工具包中的其他工具相结合，您将成为一名熟练的数据分析师或数据科学家的道路。

我希望此开发帖子有助于扩大您对大熊猫和数据预处理的了解，并希望您在未来的数据项目中一切顺利！