2020-05-19
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Python数据表清洗
数据表清洗
1、用数字0填充空值：
df.fillna(value=0)
2、使用列prince的均值对NA进行填充：
df['prince'].fillna(df['prince'].mean())
3、清楚city字段的字符空格：
df['city']=df['city'].map(str.strip)
4、大小写转换：
df['city']=df['city'].str.lower()
5、更改数据格式：
df['price'].astype('int')
6、更改列名称：
df.rename(columns={'category': 'category-size'})
7、删除后出现的重复值：
df['city'].drop_duplicates()
8、删除先出现的重复值：
df['city'].drop_duplicates(keep='last')
9、数据替换：
df['city'].replace('sh', 'shanghai')
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