1.数据载入和总览

首先导入要是用的包

#导入需要画图的包import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline#导入numpys,pandas的包import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import Series,DataFrame

1.1数据导入

%%timecontb1 = pd.read_csv('./usa_elect/contb_01.csv')contb2 = pd.read_csv('./usa_elect/contb_02.csv')contb3 = pd.read_csv('usa_elect/contb_03.csv')

注：%%time是jupyter notebook的魔法指令可以查看指令运行的时间，这里会显示加载文件时间

1.2数据合并

将上述三个文件合并起来，代码如下：

contb = pd.concat([contb1,contb2,contb3],axis=0)#查看合并后的前五条信息contb.head()

**注：concat函数是pandas里强大的合并方法，很多人不明白如何设置参数axis，这里一步到位，axis=0，可以理解为数据跨越行合并，axis=1可以理解为数据跨越列合并。是不是还不明白？没有关系看下面实例

1.3数据预览和基本统计分析

contb.shape#数据总共有1001733条，总共有七列（1001733，7）

2.数据清洗

从网络获取的数据一般都是杂乱无章的可以用英文‘RAW’来描述，并不能直接拿来使用，那可咋办，没关系pandas早已准备好了！

2.1缺失值处理

大量数据录入时难免会因一些原因造成某些值缺失，这些缺失值会以NaN来填充，但做数据分析时若不处理空值是很影响分析结果的，咱总不能让boss看到不大准确的分析结果吧，一般处理情况时删除缺失值或者填补一些默认值上去（例如平均值）。看我pandas如何打死你这小妖

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