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文档简介

项目八数据清洗目标了解什么是数据清洗掌握数据清洗的常见操作任务一清洗东城区电信客户缺失值数据相关知识空值和缺失值的检测判断删除空值：dropna()函数填充空值：fillna()函数空值的检测判断isna()/isnull()和notna()/notnull()函数：函数返回的结果是True／False矩阵有如下数据说明：Python中None或NaN是空值，而空字符串、空列表等不属于空值。notnull()和isnull()的检测结果正好相反空值的检测判断使用df.isnull().any()方法判断数据集中的哪些“列”存在缺失值删除空值使用dropna()函数删除含有空值的行或列说明：默认情况下，删除有缺失值的行，但此删除并不会影响原来的数据集，只是修改了原数据的副本，返回新的数据。填充空值使用fillna()函数填充空值填充策略，如常数填充、向前、向后填充等fillna()函数也可以通过inplace参数来确定是否对原始数据集进行填充更改填充空值有如下数据集填充空值使用位于缺失值前面的数据进行填充说明：三部和五部的空值都用其上一行的数据进行了填充。填充空值使用位于缺失值后面的数据进行填充说明：三部的空值用其下一行数据进行了填充，五部没有下一行，未得到填充。。填充空值使用指定的值填充说明：三部和五部的空值都用给定的数据进行了填充

（注意，五部仅填充了负责人姓名。填充空值使用平均值填充新建具有“年薪”列的数据集填充空值使用平均值填充说明：三部的年薪值用年薪列的均值((20+29+26+23)/4=24.5)进行了填充。只对年薪一列求均值知识扩展文件类型：文本文件、Excel文件、网页文件、数据库文件等。Pandas提供的read_csv()函数，可将.csv文件中的数据读取出来，并转换为DataFrame对象。.csv文件是文本文件。扩展名为.txt的文本文件也是比较常见的数据存储方式。读取.txt文件中的数据，既可以用read_csv()函数，也可以用read_table()函数。read_csv()与read_table()的区别在于文件中的数据使用的分隔符不同，前者使用逗号作为分隔符，后者使用制表符作分隔符。任务二清洗东城区电信客户重复值数据相关知识检测重复值：duplicated()函数删除重复值：drop_duplicates()函数检测重复值创建有重复值的数据集检测重复值使用duplicated()函数检测数据集中是否有重复值说明：True表示该行与前面的某行重复，False表示该行在数据集中不与其他行重复。检测重复值使用duplicated().value_counts()命令统计重复行信息说明：系统先执行df.duplicated()，然后在df.duplicated()返回的布尔型Series数据基础上进行真假

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