pandas数据清洗常用函数,Pandas数据清洗

　　大家好，我是皮皮。

　　1.导读前几天Python白银交流群里一个叫【冻豺】的粉丝问了一个关于Python清洗数据的问题。在这里，拿出来给大家分享，一起学习。

　　如何才能清理熊猫系列里乱七八糟的角色？

　　二。求解过程[dcpeng]这里是一个示例代码，使用了apply和lambda以及正则表达式。一气呵成，只需要稍微修改一下就能符合自己的数据。

　　Df[主业]=df[主业]。astype (str )。应用(x:re([0-9，…、""^_?()();【】!*?]，，x))

　　但是，这是普遍现象，也会扼杀数字。如果要适应自己的数据，需要稍微修改一下。

　　这样，问题就完美解决了。另外，如果遇到特殊字符什么的，可以优先使用re.sub或者replace()函数，事半功倍。

　　三。总结大家好，我是皮皮。本文主要分享一个熊猫数据清洗的话题，针对这个问题给出了具体的分析和代码演示。总共有两种方法可以帮助粉丝顺利解决问题。我相信还有其他方法。欢迎尝试。如果有什么好的方法，请分享给我。哦，我会帮你在小组里分享的。大家一起学习交流吧！

　　最后感谢【冻豺】的提问、【dcpeng】和【露娜神】的具体分析和代码演示、【冯程】参与学习交流。

　　小伙伴们，赶紧练起来吧！如果你在学习过程中遇到了什么问题，请加我为好友，我会拉你进Python学习交流群，一起讨论学习。

　　原创作品来自的Python高级博主，

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