Pyjanitor 是一个扩展 Pandas 功能的 Python 库，它提供了一系列便捷的函数，可以帮助你轻松地清理、转换和美化 Pandas DataFrame 数据。
Pyjanitor 的优势：
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• 简洁易用: Pyjanitor 提供了类似于 Pandas 的语法风格，易于学习和使用。
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• 功能丰富: Pyjanitor 提供了各种函数，涵盖了数据清理、转换、美化等多个方面。
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• 可读性强: Pyjanitor 的函数命名清晰，代码可读性强。
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• 高效: Pyjanitor 的函数经过优化，运行效率高。
Pyjanitor 的主要功能：
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• 数据清理:
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remove_empty：删除空行或空列。 -
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clean_names：清理列名，例如转换为小写、删除空格等。 -
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coalesce：将多个列合并为一列，并填充缺失值。 -
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convert_dtypes：转换数据类型。 -
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encode_categorical：将分类变量转换为数值变量。 -
• 数据转换:
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expand_column：将一列拆分为多列。 -
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pivot_longer：将宽格式数据转换为长格式数据。 -
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pivot_wider：将长格式数据转换为宽格式数据。 -
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bin_numeric：将数值变量分箱。 -
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label_encode：将分类变量进行标签编码。 -
• 数据美化:
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format_number：格式化数值，例如添加千位分隔符。 -
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highlight_max：高亮显示最大值。 -
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highlight_min：高亮显示最小值。 -
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style_df：使用自定义样式表美化 DataFrame。
Pyjanitor 的安装：
pip install pyjanitorPyjanitor 的基本用法：
import pandas as pd
import janitor
# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")
# 清理列名
df = df.clean_names()
# 删除空行
df = df.remove_empty()
# 转换数据类型
df = df.convert_dtypes()
# ...
# 显示 DataFrame
print(df)总结：
Pyjanitor 是一个强大的 Pandas 扩展库，它可以帮助你轻松地清理、转换和美化 Pandas DataFrame 数据。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Pyjanitor: 清理和美化 Pandas 数据的利器
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