创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！

专注于为中小企业提供网站设计、成都网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业邢台县免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了1000多家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

这篇文章将为大家详细讲解有关python做数据清洗的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

1.数据清洗的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建空的df，保存测试数据
test_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.NaN,np.NaN]})
# 按K1列进行分组，组内进行unique操作（去除重复元素，返回元组或列表）
test_df_unique = pd.DataFrame(test_df.groupby(['K1'])['K2'].agg('unique'))
# 自定义函数判断元组中是否含有nan
def has_nan(list):
    flag = False
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = True
            break
    return flag
# 自定义函数判断元组中是否不含有nan
def no_nan(list):
    flag = True
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = False
            break
    return flag
# 获取k2列含有nan的数据
test_df_unique_has_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(has_nan)]
# 获取k2列不含有nan的数据
test_df_unique_no_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(no_nan)]
# 管理测试数据，获取源数据
test_df_get = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_has_nan.index.tolist())]
test_df_alone = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_no_nan.index.tolist())]
# 去除含nan的重复数据
test_df_get_nonan = test_df_get[~test_df_get['K2'].isna()]
# 组合数据
result = test_df_get_nonan.append(test_df_alone)
# 去重，得到最终结果
result_save = result.drop_duplicates(subset=['K1','K2'],keep='last')
# 结果落地
result_save.to_excel('C:/Users/zhen/Desktop/数据清洗之去重.xlsx')

2、测试数据：

3、结果：

关于python做数据清洗的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

名称栏目：python做数据清洗的方法-创新互联
转载注明：http://chengdu.cdxwcx.cn/article/dgodcd.html