pandas实现数据读取&清洗&分析的项目实践

下面是实现“pandas实现数据读取&清洗&分析的项目实践”的完整攻略：

1. 数据读取

比如我们有一份sales.csv文件，其中包含了日期、销售额、产品和国家/地区等信息。可以通过以下代码读取该文件：

import pandas as pd

df_sales = pd.read_csv('sales.csv')

如果数据存储在Excel文件中，可以使用pandas的read_excel方法读取。比如有一个sales.xlsx文件，可以通过以下代码读取该文件：

import pandas as pd

df_sales = pd.read_excel('sales.xlsx')

数据在采集和存储过程中，难免存在脏数据、缺失值、异常值等问题。在数据分析之前，需要进行数据清洗。

df_sales.drop_duplicates(inplace=True)

如果数据中存在缺失值，可以使用pandas的fillna方法进行填充。比如有一个sales.csv文件，其中有一列“销售额”存在缺失值，可以使用以下代码进行填充：

import pandas as pd

df_sales = pd.read_csv('sales.csv')
df_sales.fillna({'销售额': 0}, inplace=True) # 将缺失值填充为0

如果数据中某一行存在缺失值，而且该行数据无法通过填充处理，可以使用pandas的dropna方法进行删除。比如要删除sales.csv中有缺失值的行，可以使用以下代码进行删除：

import pandas as pd

df_sales = pd.read_csv('sales.csv')
df_sales.dropna(inplace=True)

在数据清洗的过程中，常常需要对数据类型进行转换。比如将字符串转换为数字等。可以使用pandas的astype方法进行转换。比如有一份students.csv文件，其中包含了学生名字、性别、年龄、成绩等信息。可以使用以下代码将其中的成绩字段转换为数值型：

import pandas as pd

df_students = pd.read_csv('students.csv')
df_students['成绩'] = df_students['成绩'].astype(float)

Pandas提供了很多数据分析的方法，比如groupby、describe、corr等等。以下是一些常用的分析方法：

groupby是按照某一列的值进行分组。比如可以按照日期对销售数据进行分组，并计算每组的销售额：

df_sales.groupby('日期')['销售额'].sum()

describe方法可以对数据进行描述性统计分析。比如针对students.csv中的成绩列，可以使用以下代码获取该列的平均值、标准差、最小值、最大值等统计信息：

df_students['成绩'].describe()

corr方法可以计算数据中各列之间的相关性。比如针对students.csv中的成绩和年龄两列，可以使用以下代码计算这两列之间的相关系数：

df_students[['成绩', '年龄']].corr()

以上是对“pandas实现数据读取&清洗&分析的项目实践”的一个简要的攻略，希望能对你有所帮助。如果需要更多的实践案例，可以参考pandas官网文档及相关书籍。