本文主要是介绍八-工具包3-pandas数据清洗及相关性，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！
数据清洗概述
数据清洗是对一些没有用的、不合理的数据进行处理的过程。
很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。
样本数据：
from io import StringIO
import pandas as pdcsv_data = """
PID,ST_NUM,ST_NAME,OWN_OCCUPIED,NUM_BEDROOMS,NUM_BATH,SQ_FT
100001000,104,PUTNAM,Y,3,1,1000
100002000,197,LEXINGTON,N,3,1.5,--
100003000, ,LEXINGTON,N,n/a,1,850
100004000,201,BERKELEY,12,1,NaN,700
,203,BERKELEY,Y,3,2,1600
100006000,207,BERKELEY,Y,NA,1,800
100007000,NA,WASHINGTON,'',2,HURLEY,950
100008000,213,TREMONT,Y,1,1,
100009000,215,TREMONT,Y,na,2,1800
100009000.0,215.0,TREMONT,Y,na,2,1800
100009000.0,215.0,TREMONT,Y,na,2,1800
,,,,,,
"""# 使用StringIO来模拟文件对象
csv_file = StringIO(csv_data)
df = pd.read_csv(csv_file)
print(df)# PID ST_NUM ST_NAME OWN_OCCUPIED NUM_BEDROOMS NUM_BATH SQ_FT
# 0 100001000.0 104 PUTNAM Y 3 1 1000
# 1 10000这篇关于八-工具包3-pandas数据清洗及相关性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！
