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"
- Получение срезов итераторов
- Переопределение метода __pow__
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Управление виртуальными окружениями в Python
- JSON-esque в Python
- Копирование в Python
- Переменная Шредингера
- Экспорт данных в файл.
- Работа с timedelta
- Обмен значений переменных в Python
- Принципы Zen of Python
- Глобальные переменные в Python
- Освобождение памяти в Python
- Python Calendar Usage
- Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
- Упрощение условных выражений с тернарным оператором
- Оператор Walrus в Python
- Создание пустых функций и классов в Python
- Основы работы со списками
- Работа с CSV файлами в Python
- Вывод баннеров
- Удаление falsy-значений из списка с помощью filter
- Методы сравнения множеств
- Объединение словарей в Python 3.5+
- Декораторы с аргументами в Python
- Разделение строки на пары ключ-значение.
- Переопределение оператора % для объектов
- HTTP-запросы с библиотекой Requests
- Бесконечные списки в Python
- Вывод переменной и строки в Python
- Работа с географическими данными.
- Поиск наиболее частого элемента списке
- Возвращение нескольких значений через кортеж или класс
- Метод __ixor__ для побитового исключающего ИЛИ
- Функция product() из itertools
- Получение ID процесса
- Регистрация на курсы SF Education
- Применение команды break
- Резервирование символов в Python
- Ключевое слово global в Python
- Основы Python за 14 дней
- Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
- Проверка индексов коллекции
- Виртуальные среды в Python
- Синхронизация потоков с time.sleep()
- Построение графиков в Matplotlib
- Конкатенация строк с помощью join()
- Переменные класса и экземпляра
