在数据分析和机器学习领域，数据清洗是至关重要的前置环节。高质量的数据是得出准确分析结论和构建有效模型的基石，而原始数据往往包含缺失值、重复值、异常值以及错误的数据格式等问题。Pandas 作为 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据，是数据清洗的得力工具。

一、Pandas 基础入门

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，简单直观地处理关系型、标记型数据。在使用 Pandas 进行数据清洗前，需先导入 Pandas 库，通常别名为pd：

import pandas as pd

（一）数据读取

Pandas 支持读取多种常见格式的数据，如 CSV、Excel、SQL 等。以读取 CSV 文件为例：

df = pd.read_csv('data.csv')

这里的data.csv是文件名，实际使用时需替换为真实的文件名及路径。读取后，可使用head()方法查看数据的前几行，默认前 5 行：

df.head()

（二）数据基本信息查看

查看数据的基本信息有助于了解数据的结构和特征，如列的数据类型、缺失值情况等。使用info()方法：

df.info()

使用describe()方法查看数值型列的统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数、75% 分位数和最大值：

df.describe()

二、处理缺失值

缺失值是数据中常见的问题，可能影响分析结果的准确性。Pandas 提供了丰富的方法来处理缺失值。

（一）检测缺失值

使用isnull()或isna()方法检测数据中的缺失值，这两个方法功能相同，返回一个布尔类型的 DataFrame，其中缺失值对应的位置为True，非缺失值对应的位置为False。结合sum()方法可统计每列的缺失值数量：

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
	'A': [1, None, 3],
	'B': [4, 5, None],
	'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 检测缺失值并统计数量
missing_values = df.isnull().sum()
print(missing_values)

运行结果：

A    1
B    1
C    0
dtype: int64

（二）删除缺失值

通过dropna()方法删除含有缺失值的行或列。axis=0（默认值）表示删除行，axis=1表示删除列。how='any'（默认值）表示只要有一个缺失值就删除，how='all'表示全部为缺失值才删除。

# 删除含有缺失值的行
df_dropped_rows = df.dropna(axis=0, how='any')
print(df_dropped_rows)
# 删除含有缺失值的列
df_dropped_columns = df.dropna(axis=1, how='any')
print(df_dropped_columns)

删除行的运行结果：

	  A  B  C
2  3  5  9

删除列的运行结果：

    C
0  7
1  8
2  9

（三）填充缺失值

使用fillna()方法填充缺失值，可以填充固定值、均值、中位数、众数等，也可以使用前向填充（ffill）或后向填充（bfill）。

# 填充固定值0
df_filled_constant = df.fillna(0)
print(df_filled_constant)
# 用均值填充数值型列的缺失值
df['A'] = df['A'].fillna(df['A'].mean())
df['B'] = df['B'].fillna(df['B'].mean())
print(df)
# 前向填充
df_ffilled = df.fillna(method='ffill')
print(df_ffilled)
# 后向填充
df_bfilled = df.fillna(method='bfill')
print(df_bfilled)

填充固定值 0 的运行结果：

     A    B  C
0  1.0  4.0  7
1  0.0  5.0  8
2  3.0  0.0  9

用均值填充数值型列缺失值的运行结果（假设均值计算结果为：A 列均值 2.0，B 列均值 4.5）：

     A    B    C
0  1.0  4.0  7
1  2.0  5.0  8
2  3.0  4.5  9

前向填充的运行结果：

     A    B    C
0  1.0  4.0  7
1  1.0  5.0  8
2  3.0  5.0  9

后向填充的运行结果：

     A    B    C
0  1.0  4.0  7
1  3.0  5.0  8
2  3.0  9.0  9

三、处理重复值

重复值会占用额外的存储空间，影响数据分析的效率和准确性，需要进行处理。

（一）检测重复值

使用duplicated()方法检测数据中的重复行，返回一个布尔类型的 Series，其中重复行对应的位置为True，非重复行对应的位置为False。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
	'A': [1, 2, 2, 3],
	'B': [4, 5, 5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 检测重复值
duplicate_rows = df.duplicated()
print(duplicate_rows)

运行结果：

0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

（二）删除重复值

通过drop_duplicates()方法删除重复行，默认保留首次出现的行，可通过keep='last'参数保留最后一次出现的行，还可通过subset参数指定基于某些列来判断重复。

# 删除重复行，保留首次出现的行
df_dropped_duplicates = df.drop_duplicates(keep='first')
print(df_dropped_duplicates)
# 删除重复行，保留最后一次出现的行
df_dropped_duplicates_last = df.drop_duplicates(keep='last')
print(df_dropped_duplicates_last)
# 基于'A'列判断重复并删除
df_dropped_duplicates_subset = df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first')
print(df\_dropped\_duplicates\_subset)

保留首次出现行的运行结果：

    A  B
0  1  4
1  2  5
3  3  6

保留最后一次出现行的运行结果：

    A  B
0  1  4
2  2  5
3  3  6

基于 'A' 列判断重复并删除的运行结果：

    A  B
0  1  4
1  2  5
3  3  6

四、数据类型转换

在数据分析过程中，有时需要将数据转换为合适的数据类型，以满足分析需求或避免类型错误。Pandas 提供了astype()方法用于数据类型转换。

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
	'A': ['1', '2', '3'],
	'B': [4.5, 5.6, 6.7]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将'A'列从字符串类型转换为整型
df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)
# 将'B'列从浮点型转换为整型（会截断小数部分）
df['B'] = df['B'].astype(int)
print(df)

将 'A' 列从字符串类型转换为整型的运行结果：

    A    B
0  1  4.5
1  2  5.6
2  3  6.7

将 'B' 列从浮点型转换为整型的运行结果：

    A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

五、处理异常值

异常值是指与其他数据明显不同的数据点，可能是由于数据录入错误、测量误差或其他原因导致的。异常值可能会对数据分析和模型训练产生较大影响，需要进行处理。

（一）基于统计方法识别异常值

通过计算数据的统计指标，如均值、标准差、分位数等，来识别异常值。例如，使用 3σ 原则，数据的数值分布几乎全部集中在区间 (μ - 3σ, μ + 3σ) 内，超出这个范围的数据仅占不到 0.3%，可认为超出 3σ 的部分数据为异常数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
	'A': [1, 2, 3, 4, 100]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算均值和标准差
mean = df['A'].mean()
std = df['A'].std()
# 计算异常值的阈值
lower_bound = mean - 3 * std
upper_bound = mean + 3 * std
# 识别异常值
outliers = df[(df['A'] < lower_bound) | (df['A'] > upper_bound)]
print(outliers)

运行结果：

			A
4  100

（二）替换异常值

识别出异常值后，可以根据具体情况进行处理，如替换为指定的值、均值、中位数等。

# 将异常值替换为均值
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: mean if (x < lower_bound) | (x > upper_bound) else x)
print(df)

运行结果：

     A
0  1.0
1  2.0
2  3.0
3  4.0
4  3.0

六、数据格式化

数据格式化是指对数据的格式进行调整和规范，使其更易于分析和处理。常见的数据格式化操作包括重命名列和索引、字符串处理等。

（一）重命名列和索引

使用rename()方法重命名列和索引，使数据集的名称更直观，提升数据操作的便捷性和准确性。

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
	'col1': [1, 2, 3],
	'col2': [4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
# 重命名列
df = df.rename(columns={'col1': 'new_col1', 'col2': 'new_col2'})
print(df)

# 重命名索引
df = df.rename(index={0: 'new_index0', 1: 'new_index1', 2: 'new_index2'})
print(df)

重命名列的运行结果：

    new_col1  new_col2
0         1         4
1         2         5
2         3         6

重命名索引的运行结果：

	                  new_col1  new_col2
new_index0         1         4
new_index1         2         5
new_index2         3         6

（二）字符串处理

对于字符串类型的列，可使用str方法进行各种字符串操作，如转换为小写、大写，去除两端空格，分割字符串等。

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
	'name': ['  John Doe  ', 'Jane Smith']
}

df = pd.DataFrame(data)
# 去除字符串两端的空格
df['name'] = df['name'].str.strip()
print(df)

# 转换为小写
df['name'] = df['name'].str.lower()
print(df)

去除字符串两端空格的运行结果：

        name
0    John Doe
1  Jane Smith

转换为小写的运行结果：

       name
0    john doe
1  jane smith

七、总结

数据清洗是数据分析和机器学习的重要环节，Pandas 提供了丰富、强大的工具和方法来处理各种数据清洗任务。通过掌握 Pandas 的数据清洗技巧，能够有效地提高数据质量，为后续的数据分析和建模工作奠定坚实的基础。在实际应用中，需要根据数据的特点和分析需求，灵活选择合适的数据清洗方法和策略。同时，不断积累实践经验，提高数据清洗的效率和准确性。