python 数据清洗基础教程

本文主要是介绍python 数据清洗基础教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

使用Python进行处理数据集删减的步骤通常包括数据清洗、数据分析和数据采样。以下是一些基本的示例代码，展示了如何使用Python进行这些操作：

1. 数据清洗：
   • 删除重复项：

import pandas as pd
# 假设数据集是一个CSV文件
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

• 删除含有空值的行：

df.dropna(inplace=True)

• 删除特定条件的数据：

# 删除包含特定关键词的行
df = df[~df['text_column'].str.contains('特定关键词')]
# 删除长度过短的文本
df = df[df['text_column'].str.len() > 10]

2. 数据分析：
   • 分析数据集的分布：

# 查看每个类别的数量
category_counts = df['category_column'].value_counts()
# 如果类别不平衡，可以考虑进行采样

3. 数据采样：
   • 下采样或上采样以处理类别不平衡：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
# 假设目标变量是'y_column'
X = df.drop('y_column', axis=1)
y = df['y_column']
# 上采样
oversampler = RandomOverSampler()
X_over, y_over = oversampler.fit_resample(X, y)
# 下采样
undersampler = RandomUnderSampler()
X_under, y_under = undersampler.fit_resample(X, y)
# 重新组合数据集
df_over = pd.concat([X_over, y_over], axis=1)
df_under = pd.concat([X_under, y_under], axis=1)

4. 保存处理后的数据集：

# 保存清洗后的数据集
df_clean.to_csv('dataset_clean.csv', index=False)
# 保存采样后的数据集
df_over.to_csv('dataset_over.csv', index=False)
df_under.to_csv('dataset_under.csv', index=False)

在实际应用中，数据清洗和采样可能会更加复杂，需要根据具体的数据集和任务需求进行适当的调整。此外，对于文本数据，可能还需要进行分词、去除停用词、词干提取或词形还原等预处理步骤。

这篇关于python 数据清洗基础教程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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