数据的探索和清洗
1、读取Excel文件的数据并转换为dataframe
#1.读取Excel文件的数据并转换为dataframe file="d:/test/Summary/Data_Summary.xlsx" data_raw=pd.read_excel(file,header=0,index_col=0) #header设定为0：是为了使第1行的数据成为列的字段名
2、查看数据集的整体状态，了解基本特征列的情况
data_raw.head()
3、删除无效的数据列
remove_col=["序号"] data_prep0=data_raw.drop(columns=remove_col,axis=1,inplace=None) data_prep0.head()
4、查看数据集的整体信息，了解缺失值的分布情况
data_prep0.info()
5、检看数据集中缺失值的状态并删除缺失值
data_prep=data_prep0.dropna(subset=["产品"],axis=0) data_prep.info()
print("数据集中的重复值数量：",np.sum(data_prep.duplicated()))
#如果重复值的数量不为"0",则表示有重复值存在，可使用下列代码删除
#data_prep.drop_duplicates(keep="first",inplace=True)