数据的清洗是什么意思（八个数据清洗的Python代码（复制即可使用））
数据清洗 ，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路 ，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方 。
这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成 ，不用改参数就可以直接使用 。二是非常简单 ，加上注释最长的也不过11行 。
在介绍每一段代码时 ，都给出了用途 ，也在代码中也给出注释 。
大家可以把这篇文章收藏起来 ，当做工具箱使用 。
涵盖8大场景的数据清洗代码
这些数据清洗代码 ，一共涵盖8个场景 ，分别是：
删除多列 、更改数据类型 、将分类变量转换为数字变量 、检查缺失数据 、删除列中的字符串 、删除列中的空格 、用字符串连接两列（带条件） 、转换时间戳（从字符串到日期时间格式）
删除多列
在进行数据分析时 ，并非所有的列都有用 ，用df.drop可以方便地删除你指定的列 。
转换数据类型
当数据集变大时 ，需要转换数据类型来节省内存 。
将分类变量转换为数值变量
一些机器学习模型要求变量采用数值格式 。这需要先将分类变量转换为数值变量 。同时 ，你也可以保留分类变量 ，以便进行数据可视化 。
检查缺失数据
如果你要检查每列缺失数据的数量 ，使用下列代码是最快的方法 。可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多 ，从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作 。
删除列中的字符串
有时候 ，会有新的字符或者其他奇怪的符号出现在字符串列中 ，这可以使用df[‘col_1’].replace很简单地把它们处理掉 。
删除列中的空格
数据混乱的时候 ，什么情况都有可能发生 。字符串开头经常会有一些空格 。在删除列中字符串开头的空格时 ，下面的代码非常有用 。
用字符串连接两列（带条件）
当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时 ，这段代码很有帮助 。比如 ，你可以在第一列结尾处设定某些字母 ，然后用它们与第二列连接在一起 。
根据需要 ，结尾处的字母也可以在连接完成后删除 。
转换时间戳（从字符串到日期时间格式）
在处理时间序列数据时 ，我们很可能会遇到字符串格式的时间戳列 。
这意味着要将字符串格式转换为日期时间格式(或者其他根据我们的需求指定的格式) ，以便对数据进行有意义的分析 。
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