Курс Python → Очистка данных с Pandas
Для начала работы с очисткой данных в Python, необходимо правильно загрузить данные из CSV-файла. Для этого можно воспользоваться библиотекой Pandas, которая предоставляет удобные инструменты для работы с табличными данными. Ниже приведен пример кода, демонстрирующий загрузку данных из CSV-файла:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('file.csv')После загрузки данных, можно приступить к их очистке. Очистка данных включает в себя удаление пустых значений, обработку дубликатов, изменение типов данных и другие манипуляции. Например, чтобы удалить строки с пустыми значениями, можно воспользоваться методом dropna():
cleaned_data = data.dropna()Также часто требуется обработать дубликаты в данных. Для этого можно воспользоваться методом drop_duplicates(), который удаляет дубликаты по заданным столбцам. Например, чтобы удалить дубликаты по столбцу ‘name’, можно использовать следующий код:
deduplicated_data = data.drop_duplicates(subset=['name'])После проведения всех необходимых манипуляций с данными, можно сохранить очищенные данные обратно в CSV-файл. Для этого можно воспользоваться методом to_csv(). Например, чтобы сохранить очищенные данные в файл ‘cleaned_data.csv’, можно использовать следующий код:
cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)Таким образом, очистка данных в Python включает в себя загрузку данных из CSV-файла с помощью Pandas, удаление пустых значений, обработку дубликатов и сохранение очищенных данных обратно в файл. При необходимости можно также провести другие манипуляции с данными, в зависимости от конкретной задачи.
Другие уроки курса "Python"
- Замена символов в строке
- Удаление элементов во время итерации
- Работа с утверждениями в Python
- Логирование с Loguru
- Инверсия списка/строки в Python
- Удаление элементов из списка
- Обмен значений переменных в Python
- Работа с zip-архивами в Python
- Подсчет частотности элементов в Python
- Работа с файлами в Python
- Активация Matplotlib в Jupyter
- Импорт и использование модулей в Python
- Получение атрибутов и методов класса
- Оператор «not» в Python
- Комментарии в Python
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- Генераторы в Python
- Рекурсия для обращения строки
- Определение объема памяти объекта
- Управление контекстом выполнения
- Цикл for в Python
- Обработка аргументов Python
- Защита данных в Python
- Метод lt для сортировки объектов
- Counter() — подсчет элементов
- Определение индекса элемента списка
- Аннотации типов в Python
- Вычисление логарифмов в Python
- Обновление и получение данных в SQLite
- Создание .exe файла с pyinstaller
- Условные выражения в Python
- Перевернуть список в Python
- Работа с Enum в Python3.
- Хэш-функции в Python
- Переопределение метода __eq__
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Python: отсутствие точек с запятыми
- Тестирование с unittest
- Импорт модуля из другого каталога
- Получение списка кортежей из словаря
- Метод __call__ в Python
- Работа с модулем random
- Работа со строками в Python
- Метод rrshift для пользовательских объектов
