京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python数据的清理行为实例详解
数据清洗主要是指填充缺失数据,消除噪声数据等操作,主要还是通过分析“脏数据”产生的原因和存在形式,利用现有的数据挖掘手段去清洗“脏数据”,然后转化为满足数据质量要求或者是应用要求的数据。
1、try 语句还有另外一个可选的子句,它定义了无论在任何情况下都会执行的清理行为。
例如:
>>>try:
raiseKeyboardInterrupt
finally:
print('Goodbye, world!')
Goodbye, world!
Traceback(most recent call last):
File"<pyshell#71>", line 2,in<module>
raiseKeyboardInterrupt
KeyboardInterrupt
以上例子不管try子句里面有没有发生异常,finally子句都会执行。
2、如果一个异常在 try 子句里(或者在 except 和 else 子句里)被抛出,而又没有任何的 except 把它截住,那么这个异常会在 finally 子句执行后再次被抛出。
下面是一个更加复杂的例子(在同一个 try 语句里包含 except 和 finally 子句):
>>>def divide(x, y):
try:
result = x / y
exceptZeroDivisionError:
print("division by zero!")
else:
print("result is", result)
finally:
print("executing finally clause")
>>> divide(2,1)
result is2.0
executing finally clause
>>> divide(2,0)
division by zero!
executing finally clause
>>> divide("2","1")
executing finally clause
Traceback(most recent call last):
File"<pyshell#91>", line 1,in<module>
divide("2","1")
File"<pyshell#88>", line 3,in divide
3、预定义的清理行为
一些对象定义了标准的清理行为,无论系统是否成功的使用了它,一旦不需要它了,那么这个标准的清理行为就会执行。
这面这个例子展示了尝试打开一个文件,然后把内容打印到屏幕上:
>>>for line in open("myfile.txt"):
print(line, end="")
Traceback(most recent call last):
File"<pyshell#94>", line 1,in<module>
for line in open("myfile.txt"):
FileNotFoundError:[Errno2]No such file or directory:'myfile.txt'
以上这段代码的问题是,当执行完毕后,文件会保持打开状态,并没有被关闭。
关键词 with 语句就可以保证诸如文件之类的对象在使用完之后一定会正确的执行他的清理方法:
>>>with open("myfile.txt")as f:
for line in f:
print(line, end="")
Traceback(most recent call last):
File"<pyshell#98>", line 1,in<module>
with open("myfile.txt")as f:
FileNotFoundError:[Errno2]No such file or directory:'myfile.txt'
以上这段代码执行完毕后,就算在处理过程中出问题了,文件 f 总是会关闭。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12