8段用于數(shù)據(jù)清洗Python代碼(小結(jié))-創(chuàng)新互聯(lián)

最近，大數(shù)據(jù)工程師Kin Lim Lee在Medium上發(fā)表了一篇文章，介紹了8個用于數(shù)據(jù)清洗的Python代碼。

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數(shù)據(jù)清洗，是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型的必經(jīng)之路，也是最耗費(fèi)數(shù)據(jù)科學(xué)家/程序員精力的地方。

這些用于數(shù)據(jù)清洗的代碼有兩個優(yōu)點(diǎn)：一是由函數(shù)編寫而成，不用改參數(shù)就可以直接使用。二是非常簡單，加上注釋最長的也不過11行。在介紹每一段代碼時，Lee都給出了用途，也在代碼中也給出注釋。大家可以把這篇文章收藏起來，當(dāng)做工具箱使用。

涵蓋8大場景的數(shù)據(jù)清洗代碼

這些數(shù)據(jù)清洗代碼，一共涵蓋8個場景，分別是：

刪除多列、更改數(shù)據(jù)類型、將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)字變量、檢查缺失數(shù)據(jù)、刪除列中的字符串、刪除列中的空格、用字符串連接兩列（帶條件）、轉(zhuǎn)換時間戳（從字符串到日期時間格式）

刪除多列

在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，并非所有的列都有用，用df.drop可以方便地刪除你指定的列。

def drop_multiple_col(col_names_list, df): 

  AIM  -> Drop multiple columns based on their column names 

  INPUT -> List of column names, df

  OUTPUT -> updated df with dropped columns 
  ------

  df.drop(col_names_list, axis=1, inplace=True)
  return df

網(wǎng)站名稱：8段用于數(shù)據(jù)清洗Python代碼(小結(jié))-創(chuàng)新互聯(lián)
分享鏈接：http://muchs.cn/article38/cosipp.html

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