对数据表中的问题进行清洗。主要内容包括对空值，大小写问题，数据格式和重复值的处理。这里不包含对数据间的逻辑验证。
处理空值(删除或填充)
我们在创建数据表的时候在 price 字段中故意设置了几个 NA 值。对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用 0 填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。
Excel中可以通过“查找和替换”功能对空值进行处理，将空值统一替换为 0 或均值。也可以通过“定位”空值来实现。
查找和替换空值
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用 Dropna 函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用 fillna 函数对空值进行填充。下面的代码和结果中可以看到使用 dropna 函数后，包含 NA 值的两个字段已经不见了。返回的是一个不包含空值的数据表。
1#删除数据表中含有空值的行
2df.dropna(how=‘any’)
除此之外也可以使用数字对空值进行填充，下面的代码使用 fillna 函数对空值字段填充数字 0。
1#使用数字0 填充数据表中空值
2df.fillna(value=0)
我们选择填充的方式来处理空值，使用 price 列的均值来填充 NA 字段，同样使用 fillna 函数，在要填充的数值中使用 mean 函数先计算 price 列当前的均值，然后使用这个均值对 NA 进行填充。可以看到两个空值字段显示为 3299.5。
1#使用price 均值对 NA 进行填充
2df[‘price’].fillna(df[‘price’].mean())
3
40 1200.0
51 3299.5
62 2133.0
73 5433.0
84 3299.5
95 4432.0
10Name: price, dtype: float64
清理空格
除了空值，字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题，下面是清除字符中空格的代码。
1 #清除 city 字段中的字符空格
2 df[‘city’]=df[‘city’].map(str.strip)
大小写转换
在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题。Excel 中有 UPPER，LOWER等函数，python 中也有同名函数用来解决大小写的问题。在数据表的 city 列中就存在这样的问题。我们将 city 列的所有字母转换为小写。下面是具体的代码和结果。
1#city列大小写转换
2df[‘city’]=df[‘city’].str.lower()
更改数据格式
Excel中通过“设置单元格格式”功能可以修改数据格式。Python 中通过 astype 函数用来修改数据格式。
设置单元格格式
Python中 dtype 是查看数据格式的函数，与之对应的是 astype 函数，用来更改数据格式。下面的代码中将 price 字段的值修改为 int 格式。
1#更改数据格式2df[‘price’].astype(‘int’)340 120051 329962 213373 543384 329995 443210Name: price, dtype: int32
更改列名称
Rename是更改列名称的函数，我们将来数据表中的 category 列更改为 category-size。下面是具体的代码和更改后的结果。
删除重复值
很多数据表中还包含重复值的问题，Excel 的数据目录下有“删除重复项”的功能，可以用来删除数据表中的重复值。默认Excel 会保留最先出现的数据，删除后面重复出现的数据。
删除重复项
Python中使用 drop_duplicates 函数删除重复值。我们以数据表中的 city 列为例，city 字段中存在重复值。默认情况下 drop_duplicates()将删除后出现的重复值(与 excel 逻辑一致)。增加 keep=’last’参数后将删除最先出现的重复值，保留最后的值。下面是具体的代码和比较结果。
原始的 city 列中 beijing 存在重复，分别在第一位和最后一位。
1 df[‘city’]
2 0 beijing
3 1 sh
4 2 guangzhou
5 3 shenzhen
6 4 shanghai
7 5 beijing
8 Name: city, dtype: object
使用默认的 drop_duplicates()函数删除重复值，从结果中可以看到第一位的beijing 被保留，最后出现的 beijing 被删除。
1 #删除后出现的重复值
2 df[‘city’].drop_duplicates()
3 0 beijing
4 1 sh
5 2 guangzhou
6 3 shenzhen
7 4 shanghai
8 Name: city, dtype: object
设置 keep=’last’’参数后，与之前删除重复值的结果相反，第一位出现的 beijing 被删除，保留了最后一位出现的 beijing。
1 #删除先出现的重复值
2 df[‘city’].drop_duplicates(keep=‘last’)
3 1 sh
4 2 guangzhou
5 3 shenzhen
6 4 shanghai
7 5 beijing
8 Name: city, dtype: objec
数值修改及替换
数据清洗中最后一个问题是数值修改或替换，Excel 中使用“查找和替换”功能就可以实现数值的替换。
查找和替换空值
Python中使用 replace 函数实现数据替换。数据表中 city 字段上海存在两种写法，分别为 shanghai 和 SH。我们使用replace 函数对 SH 进行替换。
1 #数据替换
2 df[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)
3 0 beijing
4 1 shanghai
5 2 guangzhou
6 3 shenzhen
7 4 shanghai
8 5 beijing
9 Name: city, dtype: object
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