数据清洗是整个数据分析过程的第一步，也是整个数据分析项目中最耗费时间的一步，下面小编整理了几种常用的python数据清洗工具，希望对大家有所帮助。

目前在python中, numpy和pandas是最主流的数据清洗工具，Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效，Pandas提供了大量数据清洗的高效方法，在python数据清洗中，尽可能多的使用numpy和pandas这两种工具，提高数据清洗的效率。

一、Numpy

1 Numpy常用数据结构

Numpy中常用的数据结构是ndarray格式

使用array函数创建，语法格式为array(列表或元组)

可以使用其他函数例如arange、linspace、zeros等创建

2.Numpy常用数据清洗函数

排序函数

数据的搜索

sort函数: 从小到大进行排序

argsort函数: 返回的是数据中, 从小到大的索引值

二、Pandas

1.Pandas常用数据结构series和方法

•通过pandas.Series来创建Series数据结构

•pandas.Series(data,index,dtype,name)

•上述参数中，data可以为列表，array或者dict

•上述参数中， index表示索引，必须与数据同长度，name代表对象的名称

2.series和dataframe常用方法

values：返回对象所有元素的值

index：返回行索引

dtypes：返回元素的数据类型

shape：返回对象数据形状

ndim：返回对象的维度

size：返回对象的个数

columns：返回列标签(只针对dataframe数据结构)