怎么用python做excel里的数据清洗去重 我们使用Pandas库的drop_duplicates(subset=None，keep=‘first’ ， inplace=False)功能来对Excel文件中的重复项进行删除 。
```python df=df.drop(2)```填充缺失值：```python df=df.fillna(0)```数据分析 一旦我们完成了数据清洗，我们就可以开始进行数据分析了 。Pandas提供了各种函数来帮助我们完成这些任务 。
本文会给大家介绍一些Python中自带的Pandas和NumPy库进行数据清洗的实用技巧 。这是读取数据的入门级命令，在分析一个数据集的时候 ， 很多信息其实是用不到的 ， 因此，需要去除不必要的行或列 。
Python和第三方库组合处理Excel数据的有很多，常见的有：xlwings、xlsxwriter、openpyxl、xlwt、xlrd、xluntils、pyExcelerator等等 。
要导入xlrd库，它是读取excel中数据的库，解压所下载的压缩包，用cmd命令行CD到解压目录，执行pythonsetup.pyinstall命令，要导入xlwt库，它是开发人员用于生成与MicrosoftExcel版本95到2003兼容的电子表格文件的库 。
数据清洗需清理哪些数据数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，包括删除重复数据、处理缺失值、纠正错误等 。数据转换：将原始数据从一种格式转换为另一种格式，以便后续分析 。
数据去重：检查数据集中是否存在重复数据 ， 如有重复，可以根据特定字段（例如订单号或产品编号）去除重复项 。
数据清洗是指把一些杂乱无章的，和不可用的数据清理掉，留下正常的可用数据 ， 从而提高数据质量 。
数据清洗工具使用领域特有的知识（如，邮政地址）对数据作清洗 。它们通常采用语法分析和模糊匹配技术完成对多数据源数据的清理 。某些工具可以指明源的“相对清洁程度” 。工具Integrity和Trillum属于这一类 。
数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等 。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成 。
python如何做数据分析1、学习不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析，有的场景也需要结合多个算法进行分析 。另外，通过场景来学习算法的使用会尽快建立画面感 。
2、过多的三方库！虽然许多库都提供了x支持，但仍然有很多模块只能在x版本上工作 。如果您计划将Python用于特定的应用程序 ， 比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用7可能会更好 。
3、Python的数据分析功能需要使用一些第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等 。
4、使用Python的自然语言处理(NLP)库 ， 如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析 。
5、若要在 Python 中创建从 Person 继承的 Person 类和教师类，可以使用关键字和 and 方法 。
Python3数据清洗-数据筛选数据清洗是数据治理的关键环节，是指对获取的原始数据（也称“脏数据”）进行审查、校验、加工的过程，目的在于删除重复信息、纠正错误信息，保持数据一致性 。一般来说，数据清洗，主要是对数据进行去错、去空、去重处理 。
数据清洗 数据清洗是数据分析中非常重要的一步 。在数据清洗过程中，需要进行数据去重、缺失值处理、异常值处理等 。以缺失值处理为例，可以使用pandas库中的dropna()函数进行处理 。
借助编程语言：如果你对编程有一定的了解，可以使用编程语言进行筛选 。例如 ， 使用Python语言的pandas库可以方便地进行重复项的筛选和处理 。
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