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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479710-2382b11394b3df3.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479710-684efa378075dda.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479710-3d101b71f12c9a4.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479710-dc6259dcf0854a4.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479711-f47aaafa68b51c3.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479711-2e6f992b22552c1.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479711-58a80dbfe7f12dc.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />

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。

python代码（复制即可使用）" src="//www.dapan.cc/wp-content/uploads/2022/11/1668479711-3b4adb141a2ccfa.jpg" alt="八个数据清洗的python代码（复制即可使用）" />