使用Pandas的Excel数据清洗与预处理工具

发布时间: 2025-05-01 10:16:31 浏览量: 本文共包含679个文字，预计阅读时间2分钟

打开Excel表格时，常会遇到数据缺失、格式错乱或重复值扎堆的情况。面对这类数据清洗难题，Python生态中的Pandas库提供了超过20种针对性工具。本文将以真实工作场景为例，演示如何用这些工具快速完成数据预处理。

处理缺失值时，新手常直接删除整行数据。Pandas的dropna方法虽能实现，但更推荐先观察缺失模式：若某列缺失率超50%，可用df.drop(columns='列名')精准删除；当缺失集中在少数行时，fillna({'列A':0,'列B':'未知'})支持按列定制填充策略。某电商数据分析项目中，商品评分列缺失值用同品类平均分填充后，数据利用率提升了37%。

重复值处理常被忽视潜在风险。用df.duplicated定位重复项后，不是所有场景都适合直接删除。比如医疗记录中患者多次就诊记录，需结合subset参数指定关键字段查重。某三甲医院病案统计时，保留首次就诊记录但标记后续重复项的操作，既保证数据唯一性又避免信息丢失。

数据转换环节常暗藏陷阱。某超市销售表里的"2023年12月"文本日期，通过pd.to_datetime(df['日期'],format='%Y年%m月')转化后，后续的时间序列分析效率提升4倍。分类字段处理时，astype('category')方法将300MB的内存占用压缩至原大小的1/5。

格式标准化是数据融合的前提。merge方法整合不同来源数据时，处理字段大小写差异需先执行df['字段']=df['字段'].str.title。某银行合并5个分行客户表时，统一电话号码为"(区号)号码"格式，使后续匹配准确率达到100%。

使用Pandas的Excel数据清洗与预处理工具