数据清洗：Python函数使用指南

数据清洗是数据分析工作中必不可少的一环。当我们获得一个数据集时，通常会发现数据中存在缺失值、异常值、重复值等问题，这些问题会对后续的分析造成很大的影响。因此，我们需要对数据进行清洗，将数据集中的问题数据进行处理，使数据变得更为干净、合理。

在Python中，有很多方法可以用来进行数据清洗。下面是一些常用的数据清洗函数及其使用指南。

1. 缺失值处理

缺失值是指数据集中的某些值为空或不存在。在数据清洗中，我们需要对缺失值进行处理，常用的方法有：

- 删除缺失值：使用dropna函数删除含有缺失值的行或列。dropna函数可以设定阈值，当缺失值个数超过阈值时才会删除，默认阈值为0。

df.dropna()  # 删除含有缺失值的行
df.dropna(axis=1)  # 删除含有缺失值的列
df.dropna(thresh=2)  # 当缺失值个数超过2才删除

- 填充缺失值：使用fillna函数填充缺失值。fillna函数可以设定填充值，默认为0。

df.fillna(0)  # 将缺失值填充为0
df.fillna(method='ffill')  # 使用前一个非缺失值填充

2. 重复值处理

重复值是指数据集中的某些值在多行或多列中重复出现。在数据清洗中，我们需要对重复值进行处理，常用的方法有：

- 删除重复值：使用duplicated函数检测出重复值，并使用drop_duplicates函数删除重复值。

df.duplicated(subset=['column1', 'column2'])  # 检测出重复值
df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'])  # 删除重复值

3. 异常值处理

异常值是指数据集中的某些值与其他值相比，具有明显的偏离或异常。在数据清洗中，我们需要对异常值进行处理，常用的方法有：

- 筛选异常值：使用条件语句筛选出异常值，并选择是否处理。

df.loc[abs(df['column']) > 3]  # 筛选出绝对值大于3的异常值

- 替换异常值：使用replace函数将异常值替换为合理的值。

df.replace(100, 99)  # 将值为100的异常值替换为99

以上是一些常用的数据清洗函数及其使用指南，通过合理使用这些函数，可以轻松地进行数据清洗工作。数据清洗虽然是一项繁琐的工作，但对于后续的数据分析和建模非常重要，只有数据经过清洗后，才能得到准确且有价值的结果。因此，数据清洗是数据分析过程中不可忽视的一环。