企业官网建设流程全解析

一、处理异常值

在实际数据中，有些值可能明显不合理（比如交易额负数、极大极小值），需要识别并替换。

1.1 查看异常数据

# 交易额低于200的数据df[df['交易额']<200]# 交易额高于3000的数据df[df['交易额']>3000]# 低于200或高于3000的数据df[(df['交易额']<200)|(df['交易额']>3000)]

1.2 替换异常值

# 将低于200的交易额替换为200df.loc[df['交易额']<200,'交易额']=200# 将高于3000的交易额替换为3000df.loc[df['交易额']>3000,'交易额']=3000# 上浮50%后仍低于200的数据（先做调整再判断）df.loc[df['交易额']<200,'交易额']=df[df['交易额']<200]['交易额'].map(lambdanum:num*1.5)

大白话：先用条件把异常数据找出来，再用df.loc[条件, 列名] = 新值替换掉。

二、处理缺失值

2.1 查看缺失值

# 数据总行数len(df)# 丢弃缺失值后的行数len(df.dropna())# 查看某列缺失的数据df[df['交易额'].isnull()]

2.2 填补缺失值

# 方法1：用固定值填充dff=deepcopy(df)dff.loc[dff['交易额'].isnull(),'交易额']=1000# 方法2：用每个人的均值填充dff=deepcopy(df)foriindff[dff['交易额'].isnull()].index:dff.loc[i,'交易额']=round(dff.loc[dff['姓名']==dff.loc[i,'姓名'],'交易额'].mean())# 方法3：用整体均值的80%填充df.fillna({'交易额':round(df['交易额'].mean()*0.8)},inplace=True)

缺失值处理三方法对比：

关键参数：

• dropna(how='any')：只要某行有缺失就丢弃
• dropna(how='all')：某行全部缺失才丢弃
• fillna(method='ffill')：用前一个有效值填充
• fillna(method='bfill')：用后一个有效值填充

三、处理重复值

3.1 查找重复值

# 查找完全重复的行df[df.duplicated()]# 指定列判断重复（保留第一次出现）df[df.duplicated(subset=['工号','姓名','日期','时段'])]# 查看某个员工某个时段的全部数据dff=df[['工号','姓名','日期','时段']]dff=dff[dff.duplicated()]

3.2 删除重复值

# 删除重复行df=df.drop_duplicates()# 查看去重后的工号与姓名对应关系df[['工号','姓名']].drop_duplicates()

关键参数：

• duplicated(keep='first')：第一次出现标记为False，重复的标记为True
• duplicated(keep=False)：所有重复的全部标记为True
• drop_duplicates(inplace=True)：原地删除，不返回新DataFrame

四、数据差分

大白话：用当前行减去上一行的值，看变化量。

# 每天交易额总额的变化情况dff=df.groupby(by='日期').sum()['交易额'].diff()print(dff.map(lambdanum:f'{num:.2f}')[:5])# 张三的每天交易总额变化情况df[df['姓名']=='张三'].groupby(by='日期').sum()['交易额'].diff()[:5]

关键参数：

• diff(periods=1)：当前行减去上一行（periods=2则是减去上上行）
• diff(axis=0)：按行纵向差分
• diff(axis=1)：按列横向差分

五、透视表与交叉表

透视表：把数据按行和列重新排列，像Excel的数据透视表。

# 每人每天的交易额总额（透视表）dff=df.pivot(index='姓名',columns='日期',values='交易额')# 用pivot_table实现（功能更强，支持聚合）df.pivot_table(values='交易额',index='姓名',columns='日期',aggfunc='sum',margins=True)# 每人在各柜台的上班次数df.pivot_table(values='交易额',index='姓名',columns='柜台',aggfunc='count',margins=True)

pivot vs pivot_table：

交叉表：特殊的透视表，专门用于统计频次。

# 每人每天的上班次数pd.crosstab(df['姓名'],df['日期'],margins=True)# 每人在各柜台交易总额pd.crosstab(df['姓名'],df['柜台'],df['交易额'],aggfunc='sum')# 每人在各柜台交易额平均值pd.crosstab(df['姓名'],df['柜台'],df['交易额'],aggfunc='mean')

今日核心总结

1. 异常值处理套路：筛选 → loc定位 → 替换

2. 缺失值处理三方法：固定值填充、分组均值填充、整体均值填充。dropna()丢弃，fillna()填充。

3. 重复值处理：duplicated()查重复，drop_duplicates()删重复。

4. 数据差分：diff()看变化量，逐行相减。

5. 透视表：pivot_table()按行列聚合数据，支持求和、计数、平均。margins=True显示汇总。

6. 交叉表：crosstab()统计频次和聚合，比透视表更简洁。

注:已经使用DeepSeek进行整理精简核心内容，些许不理解的配合个人笔记进行理解。