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Python数据分析师必备:Pandas数据清洗与预处理的20个独家技巧,建议收藏!

那天在帮团队做Code Review时,突然发现一个占用了近500行的数据清洗脚本,里面充斥着各种重复的逻辑和繁琐的循环操作。我不禁想起自己刚入行时同样走过的弯路——用最笨拙的方式解决本可以优雅处理的问题。

attachments-2025-05-o9wvrTWN681ec05976cd2.jpg那天在帮团队做Code Review时,突然发现一个占用了近500行的数据清洗脚本,里面充斥着各种重复的逻辑和繁琐的循环操作。我不禁想起自己刚入行时同样走过的弯路——用最笨拙的方式解决本可以优雅处理的问题。

其实,Pandas作为Python数据分析的核心库,从2008年Wes McKinney初创时就秉承着"让数据处理变得简单而强大"的理念。十几年过去,它已进化成一把真正的瑞士军刀,但很多人却只用到了它10%的能力。

我整理了这些年积累的20个Pandas数据清洗与预处理技巧,这些都是我在处理过TB级数据和构建实时分析管道时反复验证的实战经验。

1. 高效读取:别再一次性加载全部数据了

你肯定遇到过这种情况:打开一个5GB的CSV文件,电脑风扇立刻狂转,然后Python毫不犹豫地抛出内存错误。

# 错误示例

df = pd.read_csv("huge_file.csv")  #

  • 发表于 2025-05-10 10:56
  • 阅读 ( 55 )
  • 分类:Python开发

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