简介

如果你对数据科学感兴趣，那么数据清洗可能对你来说是一个熟悉的术语。如果不熟悉，那么本文先来解释一下。我们的数据通常来自多个资源，而且并不干净。它可能包含缺失值、重复值、错误或不需要的格式等。在这种混乱的数据上运行实验会导致错误的结果。因此，在将数据输入模型之前，有必要对数据进行准备。这种通过识别和解决潜在的错误、不准确性和不一致性来准备数据的做法被称为数据清洗。

在本教程中将向你介绍使用Pandas进行数据清洗的过程。

数据集

本文将使用著名的鸢尾花数据集进行操作。鸢尾花数据集包含三个品种的鸢尾花的四个特征测量值：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将使用以下库：

• Pandas：用于数据处理和分析的强大库
• Scikit-learn：提供数据预处理和机器学习的工具

数据清洗步骤

1. 加载数据集

使用Pandas的read_csv()函数加载鸢尾花数据集：

column_names = ['id', 'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']
iris_data = pd.read_csv('data/Iris.csv', names= column_names, header=0)
iris_data.head()