零基础小白保姆级Pandas数据分析从入门到实战（3）

数据探索和处理

数据探索和处理是数据分析的前期重要步骤，它涉及到获取对数据的基本了解、清洗数据以及对数据进行必要的转换，以便进行后续分析。

3.1 查看数据基本信息

在开始深入分析之前，首先需要对数据集进行初步的探索，以了解其结构和特性。

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 查看数据集信息
print(df.info())

# 显示数据集的前5行，了解数据的大致布局
print(df.head())

# 数据集的形状，了解行数和列数
print(df.shape)

# 每列的数据类型
print(df.dtypes)

# 描述性统计分析，了解数值型列的分布情况
print(df.describe())

3.2 数据选择与过滤

数据选择和过滤是数据处理中的核心操作，它允许我们根据条件筛选数据，或者选择数据集中的特定部分进行分析。

选择列：

# 选择单个列
column = df['column_name']

# 选择多个列
columns = df[['column1', 'column2']]

选择行：

# 通过位置选择
rows_by_position = df.iloc[0:5]  # 选择前5行

# 通过标签选择
rows_by_label = df.loc[0:5]  # 同样选择前5行，假设行标签与位置相同

条件过滤：

# 筛选满足条件的数据行
filtered_data = df[df['column_name'] > value]

3.3 数据清洗：处理缺失值

处理缺失值是数据清洗中非常重要的一部分，它直接影响到分析的准确性和可靠性。

删除缺失值：

# 删除包含缺失值的行
cleaned_data = df.dropna()

# 删除包含缺失值的列
cleaned_data_columns = df.dropna(axis=1)

填充缺失值：

# 用固定值填充缺失值
filled_data = df.fillna(0)

# 用前一个值填充缺失值
filled_data_forward = df.fillna(method='ffill')

# 用列的平均值填充缺失值
filled_data_mean = df.fillna(df.mean())

3.4 数据转换：列的添加与删除

在数据处理过程中，有时需要基于现有数据计算新的数据列，或者删除对分析无关的列。

添加列：

# 基于现有列计算新列
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

删除列：

# 删除列
df.drop(columns=['column_to_delete'], inplace=True)

3.5 数据清洗：重复值与异常值处理

除了处理缺失值外，识别并处理数据集中的重复值和异常值也非常重要。

删除重复行：

df_no_duplicates = df.drop_duplicates()

识别和处理异常值：

处理异常值通常需要根据具体情况来定，比如可以基于统计分析结果进行处理。

# 假设使用Z-score方法识别异常值
mean_val = df['column_name'].mean()
std_dev = df['column_name'].std()
df['z_score'] = (df['column_name'] - mean_val) / std_dev
# 过滤掉Z

-score绝对值大于3的数据行
df_no_outliers = df[df['z_score'].abs() <= 3]

结论

数据探索和处理是数据分析不可或缺的一部分，它们为深入分析提供了干净、整洁的数据。通过本文介绍的方法和Pandas库的强大功能，我们可以有效地执行数据选择与过滤、处理缺失值、数据转换以及重复值和异常值的处理等操作。掌握这些基本技能是进行更复杂数据分析和建模的基础。随着对数据的深入了解，你将能够更加自信地处理各种数据挑战，从而发掘数据的真正价值。