利用Pandas的数据清洗预处理工具

发布时间: 2025-06-05 15:18:01 浏览量: 本文共包含519个文字，预计阅读时间2分钟

数据处理工作中，缺失值始终是绕不开的挑战。Pandas库的`fillna`方法支持动态填充策略，例如对时间序列数据采用前向填充（`method='ffill'`），能够保留数据波动趋势。但需注意，若某字段缺失率超过60%，直接填充可能导致结果失真，此时`dropna(thresh=)`参数可设定非空值最低数量阈值，自动过滤低质量字段。

利用Pandas的数据清洗预处理工具

【重复数据判定背后的逻辑】

`duplicated`函数默认基于整行数据对比，但实际业务中常需自定义关键字段。例如电商订单表，设置`subset=['用户ID','下单时间']`可精准识别同一用户的短时间重复下单行为。`keep='first'`参数能保留首次有效记录，避免误删后续产生的补偿订单。

【数据类型转换的隐性风险】

使用`astype`转换日期字段时，若原始数据存在"2023-02-30"类非法日期，会直接触发错误。解决方案是配合`errors='coerce'`参数将异常值转为NaT，再通过`pd.to_datetime`的`format='%Y-%m-%d'`格式限定实现严格校验。对于金额字段，建议先使用`str.replace('[￥$,]','')`清除特殊符号再转换数值型。

【文本清洗的正则实践】

`str.extract`配合正则表达式`r'(d{3})-(d{8})'`可快速提取结构化信息。例如处理"Tel:"类文本时，设置`expand=True`可自动拆分区号与电话号码到不同列。针对地址信息中的多余空格，`str.strip`虽能去除首尾空格，但中间连续空格仍需`str.replace(r's+',' ')`进行标准化处理。

异常值处理推荐使用`pd.cut`分箱法替代硬性删除，例如将年龄字段划分为"18-25"、"26-35"等业务区间，既能消除极端值干扰，又保留数据分布特征。对于超过3个标准差的数据点，建议保留原始值并新增异常标记字段，方便后续分析。