创新互联Python教程：python如何做数据清洗？

1.数据清洗的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建空的df，保存测试数据
test_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.NaN,np.NaN]})
# 按K1列进行分组，组内进行unique操作（去除重复元素，返回元组或列表）
test_df_unique = pd.DataFrame(test_df.groupby(['K1'])['K2'].agg('unique'))
# 自定义函数判断元组中是否含有nan
def has_nan(list):
    flag = False
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = True
            break
    return flag
# 自定义函数判断元组中是否不含有nan
def no_nan(list):
    flag = True
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = False
            break
    return flag
# 获取k2列含有nan的数据
test_df_unique_has_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(has_nan)]
# 获取k2列不含有nan的数据
test_df_unique_no_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(no_nan)]
# 管理测试数据，获取源数据
test_df_get = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_has_nan.index.tolist())]
test_df_alone = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_no_nan.index.tolist())]
# 去除含nan的重复数据
test_df_get_nonan = test_df_get[~test_df_get['K2'].isna()]
# 组合数据
result = test_df_get_nonan.append(test_df_alone)
# 去重，得到最终结果
result_save = result.drop_duplicates(subset=['K1','K2'],keep='last')
# 结果落地
result_save.to_excel('C:/Users/zhen/Desktop/数据清洗之去重.xlsx')

2、测试数据：

3、结果：

分享名称：创新互联Python教程：python如何做数据清洗？
文章网址：http://www.mswzjz.cn/qtweb/news9/421959.html

攀枝花网站建设、攀枝花网站运维推广公司-贝锐智能，是专注品牌与效果的网络营销公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 贝锐智能