使用Python处理API数据时，有哪些常见的数据清洗技巧？

在Python中处理API数据时，数据清洗是一个至关重要的步骤，它直接影响到数据分析的质量和结果的准确性。以下是一些常见的数据清洗技巧：

1. 处理缺失值：

   • 使用pandas库中的isnull()或notnull()方法来检测数据中的缺失值。
   • 通过dropna()方法删除含有缺失值的行或列，或者使用fillna()方法填充缺失值。填充策略可以是常数、均值、中位数、众数或使用前向填充（ffill）和后向填充（bfill）。

2. 删除重复数据：

   • 使用duplicated()方法检测重复的行，并通过drop_duplicates()方法删除这些重复项。

3. 处理异常值：

   • 异常值可以通过箱线图（IQR方法）或Z-score方法进行检测。
   • 处理异常值时，可以选择删除这些数据点，或者用统计数据（如均值、中位数）进行替换。

4. 数据类型转换：

   • 有时API返回的数据类型可能不符合分析需求，可以使用astype()方法将数据转换为合适的类型，例如将字符串转换为日期类型。

5. 字符串清理：

   • 数据集中的字符串可能包含不必要的空格或特殊字符。可以使用str.strip()、str.lower()等字符串方法进行清理。

6. 分列和合并列：

   • 使用str.split()方法将一个列分割成多个列，或者使用+操作符或agg()方法将多个列合并为一个列。

7. 处理日期数据：

   • 使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为日期，并利用.dt属性提取年、月、日等信息。

8. 映射与替换：

   • 使用map()和replace()方法根据规则转换列中的值，适用于将分类变量转换为数值编码或替换某些特定值。

9. 数据过滤：

   • 使用条件语句如df[df['column'] > value]来筛选数据，或者使用query()方法进行更复杂的数据筛选。