数据清洗是数据分析中非常重要的一步，它涉及到识别、修正或删除数据中的错误和不一致。使用Pandas进行数据清洗通常包括以下几个步骤：
- 读取数据：首先，你需要将数据集加载到Pandas的DataFrame中。
- 检查数据：查看数据的基本信息，包括数据类型、缺失值等。
- 处理缺失值：决定是删除缺失值还是填充它们。
- 处理重复值：识别并删除重复的记录。
- 数据格式化：确保所有数据都是正确的格式，例如日期或类别编码。
- 错误更正：修正任何错误的数据条目。
- 特征工程：可能包括创建新的特征或修改现有特征以提高模型性能。
下面是一个使用Pandas进行数据清洗的示例，假设我们有一个名为property-data.csv的文件，并且我们将执行上述步骤：
步骤1: 读取数据
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('property-data.csv')
步骤2: 检查数据
# 查看DataFrame的基本信息
df.info()
# 查看DataFrame的前几行
print(df.head())
# 查看是否有缺失值
print(df.isnull().sum())
步骤3: 处理缺失值
# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)
# 或者，用特定值填充缺失值
# df.fillna(value='特定值', inplace=True)
步骤4: 处理重复值
# 删除重复的行
df.drop_duplicates(inplace=True)
步骤5: 数据格式化
# 确保日期列是日期类型
df['日期列'] = pd.to_datetime(df['日期列'])
# 确保类别列是类别类型
df['类别列'] = df['类别列'].astype('category')
步骤6: 错误更正
# 假设我们想修正一个特定的错误，例如将'未知'替换为'缺失'
df.replace('未知', '缺失', inplace=True)
步骤7: 特征工程
# 创建一个新特征
df['新特征'] = df['特征1'] + df['特征2']
# 或者修改一个现有特征
df['现有特征'] = df['现有特征'].apply(lambda x: x*2)
保存清洗后的数据
# 将清洗后的数据保存为新的CSV文件
df.to_csv('cleaned-property-data.csv', index=False)
