DataFrame學習三 資料清洗

3.1 去重

data.duplicated() #標記出哪些是重複的（true）

data.drop_duplicates()#直接將重複刪除,預設保留第一條

3.2 處理缺失資料

data.dropna()# 預設為整行刪除

data.dropna(how='all',axis=1,inplace=true)# how=all，是當整行全是na的時候才進行刪除
​data.fillna()#第二列全部替換為2, 第三列全部替換為3

3.3 異常值檢測

(1) 通過邏輯判斷來檢測資料情況

frame2[frame2['year']>2001]

# 將age的6、158替換成缺失

data_nodup['age'].replace([158, 6], np.nan)
​# 將package的-9替換成0
data_nodup['package'].replace(-9, 0)​​

DataFrame資料合併

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