python 操作 excel 系列之：数据清洗-木庄网络博客

本文摘自php中文网，作者coldplay.xixi，侵删。

python 在对 excel 操作的同时，前面文章中说了数据的读取、插入、简单分析，还有一个非常重要的点就是数据清洗。那什么叫数据清洗，说白了就是去除数据文本中的垃圾值，比如：存在的空值、多余的空格、数据格式等等的处理。

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1	`# 导入 pandas 库import pandas` `as` `pd# read_excel() 读取 excel 数据# DataFrame() 将读取到的数据转换为 DataFrame 数据df = pd.DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))`

1	`# dropna() 函数去除 df 数据表中存在空值的所有行df.dropna(how='any')# mean() 函数计算 age 字段所在列的平均值age_pre = df['age'].mean()# 使用 fillna() 函数对存在的空值进行填充，将 age_pre 的值填充到字段为空的值内面df['age'].fillna(age_pre)`

1	`# 清除字段的空格df['name'] = df['name'].map(str.strip)`

1	`# rename() 函数对列进行重命名df.rename(columns={'name':` `'name_new'})`

1	`# 从前往后查找某个列中的重复值，如果存在则清除后面所出现的重复值df['name'].drop_duplicates()# 从后往前查找某个列中的重复值，如果存在则清除前面所出现的重复值df['city'].drop_duplicates(keep='last')# 两种正好是按照相反的清除顺序`