Python实现Excel数据的探索和清洗

使用Pandas读取并清洗Excel数据：先用read_excel加载数据，通过head、info、describe等方法探索数据，检查缺失值与唯一值；接着处理缺失值、去重、修正数据类型、处理异常值、标准化文本；最后用to_excel保存清洗后数据。掌握这些步骤可高效完成数据预处理，为分析打下基础。

用Python处理Excel数据时，探索和清洗是关键步骤。Pandas库配合openpyxl或xlrd能高效完成读取、分析和清理工作。下面介绍常用操作，帮助你快速上手数据预处理。

读取Excel数据

使用pandas的read_excel函数加载Excel文件，确保已安装依赖：

代码示例如下：

• 读取默认sheet：df = pd.read_excel("data.xlsx")
• 指定sheet名称或索引：df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")
• 跳过行或设置列名：可加参数skiprows、header等灵活控制输入结构

数据探索（Exploratory Data Analysis）

加载后先了解数据整体情况：

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• 查看前几行：df.head()
• 基本信息：df.info() 查看字段类型和非空数量
• 统计描述：df.describe() 获取数值型字段的均值、标准差等
• 检查缺失值：df.isnull().sum() 按列统计空值数量
• 唯一值数量：df.nunique() 判断分类变量是否合理

常见数据清洗操作

根据探索结果进行清洗：

• 处理缺失值：可用df.dropna()删除含空行，或df.fillna()填充。例如用均值填数值列：df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)
• 去除重复数据：df.drop_duplicates(inplace=True)
• 修正数据类型：如将日期列转为datetime：df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
• 处理异常值：通过条件筛选或IQR方法识别并处理离群点
• 标准化文本数据：去除空格、统一大小写：df['name'] = df['name'].str.strip().str.upper()

保存清洗后数据

完成清洗后导出为新Excel文件：

• df.to_excel("cleaned_data.xlsx", index=False) # 不保存行索引
• 支持多个sheet：with pd.ExcelWriter(...) 可写入多表

基本上就这些。掌握这些流程后，大部分Excel数据都能快速完成初步清洗和准备，为后续分析打基础。不复杂但容易忽略细节，比如类型转换和空值判断要结合业务理解。

以上就是Python实现Excel数据的探索和清洗的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！