在Python数据清洗过程中，需要关注列名操作、重复值处理、异常值管理、缺失值处理以及合并单元格等问题。首先，对于列名操作，若发现列名中有空格、换行符等不规范字符，需要替换相应数据（使用replace方法）。接着，处理重复值。使用DataFrame的drop_duplicates方法检查并移除重复数据。注意，仅在需要去重某列时...
python数据清洗---简单处理重复值，异常值，缺失值，合并单元格
在Python数据清洗过程中，需要关注列名操作、重复值处理、异常值管理、缺失值处理以及合并单元格等问题。
首先，对于列名操作，若发现列名中有空格、换行符等不规范字符，需要替换相应数据（使用replace方法）。
接着，处理重复值。使用DataFrame的drop_duplicates方法检查并移除重复数据。注意，仅在需要去重某列时，需使用subset参数指定列名。
随后，识别并处理异常值。通常，运用Z-SCORE模型，通过计算平均值与标准差来确定异常值。异常值处理方式包括删除或替换。
在缺失值处理上，利用df.isnull()方法识别缺失数据。处理缺失值的方式包括删除包含缺失值的行或列（使用drop方法），或用fillna方法填充缺失值（可选择使用平均值等）。
最后，合并单元格需特别注意格式问题，使用pandas可能丢失格式，这时可以借助openpyxl或xlwings来填充和处理单元格内容。2024-10-07
