我也是最近才开始这方面的学习，这篇就当作学习的笔记，记录一下学习的过程
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– 所以我们现在要解决的问题就是删除列名中的空格
– 接下来要解决的问题就是处理文件中的重复数据
– 接下来要处理的问题就是补全数据中的缺失值
– 全部代码
所要处理的数据
数据中主要存在的问题包括：
1.列名中存在空格
2.存在重复数据
3.存在缺失数据
导入pandas模块，打开数据文件
import pandas as pd
df = pd.read_csv("ResourceFile.csv")
当我们想要输出指定列名的时候，却报错了
print(df.名称)
但我们的列名中的确是有”名称”这一列的，为什么会显示没有”名称”这一列呢？我们输出列名看一下
方法一：
print(df.describe())
方法二：
print(df.columns.values)
我们可以看到，列名”名称”是带有空格的，那如果我们这样写
print(df[' 名称 '])
就可以输出这一列的数据了
所以我们现在要解决的问题就是删除列名中的空格
使用比较简单的一种方法： 列表推导式去空格
ClName = df.columns.values
df.columns = [x.strip() for x in ClName]
print(df.columns.values)
成功删除空格
接下来要解决的问题就是处理文件中的重复数据
我们先来查看下一共有多少行数据，三种方法
方法一：
print(df.shape)
方法二：
print(df.info())
方法三：
print(df.index)
我们可以看到，通过三种方法得到的结果是一共有2794行数据
那我们现在来查看重复的数据
这里说的重复是指两行数据完全相同，如果只有部分数据相同，那不是重复
print(df.duplicated())
false表示没有重复，true表示有重复，默认从上到下比较，若上一行的数据和下一行的数据重复，则下一行标记为true
如果这样不太直观，我们可以直接查看有多少行重复的数据
print(df.duplicated().sum())
还可以查看重复的数据行
print(df[df.duplicated()])
接下来就要删除这些重复的数据，两种方法
方法一：
这种方法不会对数据文件直接进行修改，而是生成一个临时表
print(df.drop_duplicates())
输出的临时表是删除重复数据之后的表，我们可以看到，现在的数据只有614行
而此时如果再查看源数据文件的信息，可以看到，源数据文件中的数据并没有减少
print(df.info())
方法二：
这种方法会直接对源数据文件进行修改
df.drop_duplicates(inplace=True)
查看源数据文件信息
print(df.info())
删除重复数据之后，我们要重置文件的索引
df.index = range(df.shape[0])
查看索引信息
print(df.index)
接下来要处理的问题就是补全数据中的缺失值
第一步，查看缺失值
方法一：
print(df.isnull())
没有缺失值标记为false，有缺失值标记为true
方法二：
print(df.notnull())
没有缺失值标记为true，有缺失值标记为false
方法三：
显示每一列中的缺失值数量
print(df.isnull().sum())
方法四：
显示有缺失值的数据
print(df[df.特色.isnull()])
第二步，填补缺失值
print(df.loc[df.特色.isnull(),'区域'])
填补”级别”列有缺失值的数据，填补内容为”无级别”
df.loc[df.级别.isnull(),'级别'] = "无级别"
查看’级别’列中缺失值的数量
print(df.isnull().sum())
填补”特色”列有缺失值的数据，填补内容为”未知”
df.loc[df.特色.isnull(),'特色'] = "未知"
查看’特色’列中缺失值的数量
print(df.isnull().sum())
数据处理完成，保存文件
df.to_csv("ResourceFile.csv")
查看数据文件
全部代码
import pandas as pd
df = pd.read_csv("ResourceFile.csv")
ClName = df.columns.values
df.columns = [x.strip() for x in ClName]
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.index = range(df.shape[0])
df.loc[df.级别.isnull(),'级别'] = "无级别"
df.loc[df.特色.isnull(),'特色'] = "未知"
df.to_csv("ResourceFile.csv")
Original: https://blog.csdn.net/qq_45675449/article/details/115645184
Author: SmallSweets
Title: python数据清洗—实战案例（清洗csv文件）
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