Python数据分析：Pandas库清洗和统一数据格式技巧

数据分析的旅程中，数据格式的一致性是确保分析准确性的基石。格式错误或不一致的数据，不仅会增加处理的复杂性，还可能导致分析结果的偏差。

本文介绍如何使用Python的Pandas库来清洗和统一数据格式。

一、数据格式不一致的问题

数据格式不一致可能表现为日期的多种表示方式、数字的不同小数点使用、或者文本的不规则大小写等。这些问题都可能影响数据分析的准确性。

二、使用Pandas清洗格式错误数据

Pandas提供了强大的数据清洗功能，可以帮助我们统一数据格式。

假设有一个用户注册信息的数据集，其中包含了用户的注册日期、年龄和电子邮件地址。数据集中的日期格式不一致，年龄有的以整数表示，有的带有单位，电子邮件地址的格式也各不相同。

data = {
    'Registration_Date': ['2021-01-01', '02/15/2022', '2023.03.20'],
    'Age': ['25', '30 years', 35],
    'Email': ['user1@example.com', 'user2@EXAMPLE.net', ' user3@example.org']
}

df = pd.DataFrame(data)

1.统一日期格式

df['Registration_Date'] = df['Registration_Date']
.apply(lambda x: parser.parse(x, fuzzy=True) if isinstance(x, str) else pd.NaT)

2.统一年龄格式，去除单位并转换为整数

df['Age'] =pd.to_numeric(df['Age'].astype(str).str.replace(' years', ''), errors='coerce')

3.统一电子邮件地址格式，去除空格并转换为小写

df['Email'] = df['Email'].str.strip().str.lower()

通过Pandas的数据清洗功能，可以有效地统一数据格式，为后续的数据分析打下坚实的基础。统一的数据格式不仅便于分析，也能提高分析结果的准确性。

来源：数据小郑