Python批量清洗Excel数据的操作指南(去重+补缺失值+可视化)

目录

• 一、需求背景
• 二、数据准备
• 三、核心步骤（代码+详细注释）
• 步骤1：安装库+导入工具
• 步骤2：读取Excel数据
• 步骤3：批量数据清洗（核心）
• 步骤4：简单可视化
• 四、完整可复制代码

日常办公/入门数据分析时，常遇到Excel数据杂乱（重复值、缺失值、格式混乱），手动处理耗时；本文用Python批量搞定清洗+可视化，10行代码解决重复工作，0基础也能会。

公开Excel数据集（含姓名、年龄、销售额、地区，带重复值/缺失值），文末附下载链接，或直接用自己的Excel文件替换路径即可。

!pip install pandas matplotlib openpyxl -q

# 导入库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
​​​​​​​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 

# 读取Excel文件（替换为你的文件路径，Colab直接上传后用文件名）

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', engine='openpyxl')

# 查看数据前5行+基本信息（快速了解数据结构）

print("数据预览：")

print(df.head())

print("n数据基本信息：")

print(df.info()) # 查看字段、数据类型、缺失值数量

# 1. 删除重复行（按所有字段去重）

df = df.drop_duplicates()

# 2. 处理缺失值（年龄/销售额用平均值填充，地区用“未知”填充）

df['年龄'] = df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean().round(0)) # 年龄取整

df['销售额'] = df['销售额'].fillna(df['销售额'].mean())

df['地区'] = df['地区'].fillna('未知')

# 3. 格式统一（年龄转为整数，销售额保留2位小数）

df['年龄'] = df['年龄'].astype(int)

df['销售额'] = df['销售额'].round(2)

# 清洗后数据预览

print("n清洗后数据：")

print(df.head()）

4.1 各地区销售额分布（柱状图）

region_sales = df.groupby('地区')['销售额'].sum()

plt.figure(figsize=(10,4))

region_sales.plot(kind='bar', color='#66b3ff')

plt.title('各地区销售额分布')

plt.xlabel('地区')

plt.ylabel('总销售额（元）')

plt.xticks(rotation=45)

plt.grid(axis='y', alpha=0.3)

plt.show()

4.2 年龄与销售额关系（散点图）

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.scatter(df['年龄'], df['销售额'], color='#ff6666', alpha=0.6)

plt.title('年龄与销售额关系')

plt.xlabel('年龄')

plt.ylabel('销售额（元）')

plt.grid(alpha=0.3)

plt.show()

# 安装依赖（首次运行）

!pip install pandas matplotlib openpyxl -q

# 导入库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

# 1. 读取Excel数据

df = pd.read_excel('sales_data.xlsx', engine='openpyxl')

print("原始数据预览：")

print(df.head())

# 2. 数据清洗

df = df.drop_duplicates() # 去重

df['年龄'] = df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean().round(0)).astype(int) # 补缺失值+转整数

df['销售额'] = df['销售额'].fillna(df['销售额'].mean()).round(2) # 补缺失值+保留2位小数

df['地区'] = df['地区'].fillna('未知') # 补缺失地区

print("n清洗后数据：")

print(df.head())

# 3. 可视化1：各地区销售额

region_sales = df.groupby('地区')['销售额'].sum()

plt.figure(figsize=(10,4))

region_sales.plot(kind='bar', color='#66b3ff')

plt.title('各地区销售额分布')

plt.xlabel('地区')

plt.ylabel('总销售额（元）')

plt.xticks(rotation=45)

plt.grid(axis='y', alpha=0.3)

plt.show()

# 4. 可视化2：年龄与销售额关系

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.scatter(df['年龄'], df['销售额'], color='#ff6666', alpha=0.6)

plt.title('年龄与销售额关系')

plt.xlabel('年龄')

plt.ylabel('销售额（元）')

plt.grid(alpha=0.3)

plt.show()

# 5. 保存清洗后的数据到新Excel（可选）

df.to_excel('cleaned_sales_data.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

print("n清洗后的数据已保存为 cleaned_sales_data.xlsx")

你平时用Excel处理数据时，最头疼“重复值”“缺失值”还是“格式转换”？评论区说你的痛点，我给你针对性的简化代码！

以上就是Python批量清洗Excel数据的操作指南(去重+补缺失值+可视化)的详细内容，更多关于Python批量清洗Excel数据的资料请关注风君子博客其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:

• 使用Python处理Excel文件的全面指南(从读取到数据清洗)
• Python+pandas实现Excel连续数据分组求平均值
• Python高效实现Excel与TXT文本文件之间的数据转换
• Python实现从多个数据源(CSV,Excel,SQL)自动整合数据