Pandas 数据清洗
数据清洗
数据清洗就是修复数据集中的问题数据。
这些问题数据可能是:
- 空值
- 格式错误的数据
- 错误数据
- 重复数据
在本章节中,您将学习如何处理所有这些问题。
我们的数据集
接下来我们将使用的数据集:
Duration Date Pulse Maxpulse Calories0 60 '2020/12/01' 110 130 409.11 60 '2020/12/02' 117 145 479.02 60 '2020/12/03' 103 135 340.03 45 '2020/12/04' 109 175 282.44 45 '2020/12/05' 117 148 406.05 60 '2020/12/06' 102 127 300.06 60 '2020/12/07' 110 136 374.07 450 '2020/12/08' 104 134 253.38 30 '2020/12/09' 109 133 195.19 60 '2020/12/10' 98 124 269.010 60 '2020/12/11' 103 147 329.311 60 '2020/12/12' 100 120 250.712 60 '2020/12/12' 100 120 250.713 60 '2020/12/13' 106 128 345.314 60 '2020/12/14' 104 132 379.315 60 '2020/12/15' 98 123 275.016 60 '2020/12/16' 98 120 215.217 60 '2020/12/17' 100 120 300.018 45 '2020/12/18' 90 112 NaN19 60 '2020/12/19' 103 123 323.020 45 '2020/12/20' 97 125 243.021 60 '2020/12/21' 108 131 364.222 45 NaN 100 119 282.023 60 '2020/12/23' 130 101 300.024 45 '2020/12/24' 105 132 246.025 60 '2020/12/25' 102 126 334.526 60 2020/12/26 100 120 250.027 60 '2020/12/27' 92 118 241.028 60 '2020/12/28' 103 132 NaN29 60 '2020/12/29' 100 132 280.030 60 '2020/12/30' 102 129 380.331 60 '2020/12/31' 92 115 243.0
数据集包含一些空值(在第 22 行的 "Date" ,而 "Calories" 在第 18 行和第 28 行)。
数据集包含错误格式的数据(第 26 行中的 "Date")。
数据集包含错误的数据(第 7 行中的 "Duration")。
数据集包含重复项(第 11 行和第 12 行)。