这篇文章将为大家详细讲解有关python做数据清洗的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

公司主营业务：成都做网站、网站建设、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。成都创新互联是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。成都创新互联推出农安免费做网站回馈大家。

1.数据清洗的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
# 创建空的df，保存测试数据
test_df = pd.DataFrame({'K1':['C1','C1','C2','C3','C4','C2','C1'],'K2':['A','A','B','C','D',np.NaN,np.NaN]})
# 按K1列进行分组，组内进行unique操作（去除重复元素，返回元组或列表）
test_df_unique = pd.DataFrame(test_df.groupby(['K1'])['K2'].agg('unique'))
# 自定义函数判断元组中是否含有nan
def has_nan(list):
    flag = False
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = True
            break
    return flag
# 自定义函数判断元组中是否不含有nan
def no_nan(list):
    flag = True
    for x in list:
        if x is np.NaN:
            flag = False
            break
    return flag
# 获取k2列含有nan的数据
test_df_unique_has_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(has_nan)]
# 获取k2列不含有nan的数据
test_df_unique_no_nan = test_df_unique[test_df_unique['K2'].apply(no_nan)]
# 管理测试数据，获取源数据
test_df_get = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_has_nan.index.tolist())]
test_df_alone = test_df[test_df['K1'].isin(test_df_unique_no_nan.index.tolist())]
# 去除含nan的重复数据
test_df_get_nonan = test_df_get[~test_df_get['K2'].isna()]
# 组合数据
result = test_df_get_nonan.append(test_df_alone)
# 去重，得到最终结果
result_save = result.drop_duplicates(subset=['K1','K2'],keep='last')
# 结果落地
result_save.to_excel('C:/Users/zhen/Desktop/数据清洗之去重.xlsx')

2、测试数据：

3、结果：

关于python做数据清洗的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

本文名称：python做数据清洗的方法
文章来源：http://myzitong.com/article/jsspci.html