数据可视化 - Pandas数据分析实战训练营

第一章数据清洗基础

1.1 什么是数据清洗

数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步。在实际工作中，我们获取到的原始数据往往存在各种问题：

缺失值 - 某些字段没有记录数据
重复值 - 相同的数据被记录了多次
异常值 - 明显不符合常理的数据
格式不一致 - 同一类型数据格式不统一

💡 数据清洗通常占数据分析总时间的 60% - 80%，是数据科学工作中不可或缺的环节。

1.2 Pandas 读取数据

首先，让我们学习如何用 Pandas 读取 CSV 数据文件：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('retail_orders.csv')

# 查看前 5 行数据
print(df.head())

💻 在线代码编辑器

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, None, 35],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据
print("数据预览:")
print(df.head())
print("\n数据信息:")
print(df.info())

📤 输出结果

第二章缺失值处理

2.1 查找缺失值

我们可以使用 isnull() 或 isna() 方法来检测缺失值：

# 查看每列缺失值数量
print(df.isnull().sum())

# 查看包含缺失值的行
missing_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]

2.2 处理缺失值

常见的处理方式有两种：删除和填充：

# 方式 1：删除含有缺失值的行
df_clean = df.dropna()

# 方式 2：用均值填充数值型列
df['price'] = df['price'].fillna(df['price'].mean())

# 方式 3：用众数填充类别型列
df['category'] = df['category'].fillna(df['category'].mode()[0])

# 方式 4：用前向填充
df['sales'] = df['sales'].fillna(method='ffill')

第三章重复值与异常值

3.1 处理重复值

# 检查重复值
print("重复行数:", df.duplicated().sum())

# 删除重复值
df = df.drop_duplicates()

# 基于特定列检查重复
df = df.drop_duplicates(subset=['name', 'email'])

3.2 检测异常值

常用方法是使用 IQR (四分位距) 来检测异常值：

# 计算四分位数
Q1 = df['amount'].quantile(0.25)
Q3 = df['amount'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1

# 计算边界
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 筛选出正常范围的数据
df_clean = df[(df['amount'] >= lower_bound) & (df['amount'] <= upper_bound)]

第四章数据类型转换与格式统一

4.1 数据类型转换

# 查看数据类型
print(df.dtypes)

# 转换数据类型
df['price'] = df['price'].astype(float)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['is_active'] = df['is_active'].astype(bool)

4.2 字符串处理

# 字符串操作
df['name'] = df['name'].str.strip()
df['name'] = df['name'].str.lower()
df['name'] = df['name'].str.replace('_', ' ')

# 提取子字符串
df['category'] = df['product_code'].str[:2]

练习题（共5题）

练习 1：检测缺失值

如果你想查看 DataFrame 中每列有多少缺失值，应该使用哪个方法？

正确！ df.isnull() 返回一个布尔矩阵，然后用 sum() 就可以统计每列的缺失值数量。

练习 2：删除重复值

下列哪个方法可以删除 DataFrame 中的重复行？

正确！ drop_duplicates() 是 Pandas 专门用来删除重复行的方法。

练习 3：填充缺失值

用均值填充缺失值时，使用哪个方法？

正确！ fillna() 方法用于填充缺失值，可以接受均值、中位数等统计值作为参数。

练习 4：数据类型转换

将字符串列转换为日期类型应该使用哪个方法？

正确！ pd.to_datetime() 是 Pandas 中专门用于日期转换的函数。

练习 5：异常值检测

IQR 方法中，异常值的判断标准是什么？

正确！ IQR方法使用 1.5 倍的四分位距作为异常值判断标准。

测试题（共 5 题，满分 100 分）

问题 1 / 5

数据清洗通常占数据分析总时间的比例约为？

问题 2 / 5

下列哪个方法可以删除含有缺失值的行？

问题 3 / 5

IQR 是什么的缩写？

问题 4 / 5

计算 IQR 时，Q1 和 Q3 分别代表什么？

问题 5 / 5

用众数填充缺失值最适合什么类型的数据？

🎉

测试完成！

0分

太棒了！继续努力！

返回首页 →

作业提交

📝 数据可视化作业

请完成以下数据清洗任务：

1. 创建一个包含缺失值和重复值的 DataFrame
2. 使用至少两种方法处理缺失值
3. 删除重复行
4. 输出处理后的数据

💻 作业代码提交

📤 代码运行结果