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python數據清洗時，經常用到的工具有哪幾種？
2020-07-06
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數據清洗是整個數據分析過程的第一步，也是整個數據分析項目中最耗費時間的一步，下面小編整理了幾種常用的python數據清洗工具，希望對大家有所幫助。

目前在python中, numpy和pandas是最主流的數據清洗工具，Numpy中的向量化運算使得數據處理變得高效，Pandas提供了大量數據清洗的高效方法，在python數據清洗中，盡可能多的使用numpy和pandas這兩種工具，提高數據清洗的效率。

一、Numpy

1 Numpy常用數據結構

Numpy中常用的數據結構是ndarray格式

使用array函數創建，語法格式為array(列表或元組)

可以使用其他函數例如arange、linspace、zeros等創建

2.Numpy常用數據清洗函數

排序函數

數據的搜索

sort函數: 從小到大進行排序

argsort函數: 返回的是數據中, 從小到大的索引值

二、Pandas

1.Pandas常用數據結構series和方法

?通過pandas.Series來創建Series數據結構

?pandas.Series(data,index,dtype,name)

?上述參數中，data可以為列表，array或者dict

?上述參數中， index表示索引，必須與數據同長度，name代表對象的名稱

2.series和dataframe常用方法

values：返回對象所有元素的值

index：返回行索引

dtypes：返回元素的數據類型

shape：返回對象數據形狀

ndim：返回對象的維度

size：返回對象的個數

columns：返回列標簽(只針對dataframe數據結構)


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