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python 在對 excel 操作的同時，前面文章中說了數據的讀取、插入、簡單分析，還有一個非常重要的點就是數據清洗。那什么叫數據清洗，說白了就是去除數據文本中的垃圾值，比如：存在的空值、多余的空格、數據格式等等的處理。SnY少兒編程網-https://www.pxcodes.com

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1，導入 python 庫、讀取 excel 數據# 導入 pandas 庫import pandas as pd# read_excel() 讀取 excel 數據# DataFrame() 將讀取到的數據轉換為 DataFrame 數據df = pd.DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))2，數據清洗（去除空值）# dropna() 函數去除 df 數據表中存在空值的所有行df.dropna(how='any')# mean() 函數計算 age 字段所在列的平均值age_pre = df['age'].mean()# 使用 fillna() 函數對存在的空值進行填充，將 age_pre 的值填充到字段為空的值內面df['age'].fillna(age_pre)3，數據清洗（清除字段中的空格）# 清除字段的空格df['name'] = df['name'].map(str.strip)4，數據清洗（對某個列進行重命名）# rename() 函數對列進行重命名df.rename(columns={'name': 'name_new'})5，數據清洗（清除某一列中的重復值）# 從前往后查找某個列中的重復值，如果存在則清除后面所出現的重復值df['name'].drop_duplicates()# 從后往前查找某個列中的重復值，如果存在則清除前面所出現的重復值df['city'].drop_duplicates(keep='last')# 兩種正好是按照相反的清除順序6，數據清洗（數據值替換）# 將某一列中的具體值進行替換df['name'].replace('laow', 'lwsbc')

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