1.处理缺失值通常，处理缺失值的方法主要有以下几种：删除法/填充法：删除缺失值使用dropna方法可以删除包含NaN的行或列。通过设置参数axis=0或axis=1，可以分别删除行或列填充缺失值使用fillna方法可以填充缺失值，常见填充方式包括使用固定值、前向填充（ffill）或后向填充（bfill）.2.处理重复数据检测重复数据使用duplicated方法可以检测重复行，返回一个布尔序列，表示每行是否为重复项删除重复数据使用drop_duplicates方法删除重复行，可以保留首次出现的行或最后一次出现的行.3. 数据类型转换转换数据类型使用astype方法可以将某一列转换为指定类型，例如将字符串转换为整数,4. 处理异常值使用描述性统计使用describe方法可以查看数据的基本统计信息，包括均值、中位数、标准差等，这可以帮助识别异常值通过条件过滤移除异常值可以根据具体条件过滤掉异常值，例如仅保留Age在合理范围内的记录.5. 数据标准化与归一化数据标准化标准化通常将数据调整为均值为0，标准差为1的分布。可以手动进行，也可以使用sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler。数据归一化归一化通常将数据缩放到0-1之间。可以使用min-max方法来实现。.6. 字符串操作去除空格使用str.strip可以去除字符串中的前后空格。大小写转换可以使用str.lower或str.upper将字符串转换为小写或大写。字符串替换使用str.replace可以进行字符串替换，支持正则表达式。.7. 时间序列数据处理日期解析使用pd.to_datetime可以将字符串转换为日期时间格式。时间序列重采样使用resample可以对时间序列数据进行重采样，例如按天、周、月等进行聚合操作。.8. 条件筛选与过滤单条件筛选可以直接对DataFrame进行条件操作，返回符合条件的行。多条件筛选使用逻辑操作符（&, |）可以进行多条件筛选。.9. 数据合并与连接使用pd.merge进行数据合并pd.merge函数可以根据一个或多个键将两个DataFrame合并为一个。使用pd.concat进行数据拼接pd.concat可以将多个DataFrame按照行或列拼接在一起。#大学生活分享篇 #stata#stata实证#问卷调查分析#spss分析#spss#实证分析#实证论文#数据处理#数据预处理摘要：处理缺失值通常，处理缺失值的方法主要有以下几种：删除法/填充法：删除缺失值使用dropna方法可以删除包含NaN的行或列。通过设置参数axis=0或axis=1，可以分别删除行或列填充缺失值使用fillna方法可以填充缺失值，常见填充方式包括使用固定值、前向填
来源：科技小魔女