10个常用的Python函数，用于数据清洗和预处理
发布时间：2023-07-04 09:13:59
在数据清洗和预处理过程中，Python提供了许多实用的函数，以下是常用的10个函数：
1. strip()：去除字符串两端的空格或指定字符，常用于删除数据中的不必要的空格。
2. lower()和upper()：将字符串转换为小写或大写形式。这些函数常用于对文本数据进行大小写统一。
3. replace()：替换字符串中的指定字符或子字符串，可以用于删除数据中的特殊字符。
4. isnull()和notnull()：用于判断数据是否为空值。isnull()函数返回一个布尔值，表示数据是否为空值；notnull()函数与isnull()相反，返回一个布尔值，表示数据是否不为空值。这些函数常用于处理缺失值。
5. dropna()：删除包含空值的行或列。可以用于删除数据集中的缺失值。
6. fillna()：填充空值。可以使用某个特定值或者利用插值方法填充数据中的缺失值。
7. groupby()：按照指定的列进行分组。可以用于对数据进行分组统计或分组处理。
8. merge()：按照指定的列将多个DataFrame进行合并。可以用于合并多个数据集的功能。
9. apply()：按照指定的函数对数据进行操作。可以用于对数据集的每一行或每一列应用某个函数。
10. astype()：更改数据类型。可以用于将一列数据的类型更改为整数、浮点数或字符串等类型。
这些函数是在Python数据清洗和预处理中非常常见和实用的。通过使用这些函数，可以快速有效地清理和预处理数据，以便进行后续的分析和建模工作。