如何用Python进行数据清洗

这篇文章主要介绍“如何用Python进行数据清洗”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“如何用Python进行数据清洗”文章能帮助大家解决问题。
数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。
01 重复值处理
数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:
>sample = pd.DataFrame({‘id’:[1,1,1,3,4,5],
‘name’:[‘Bob’,’Bob’,’Mark’,’Miki’,’Sully’,’Rose’],
‘score’:[99,99,87,77,77,np.nan],
‘group’:[1,1,1,2,1,2],})
>sample
group id name score
0 1 1 Bob 99.0
1 1 1 Bob 99.0
2 1 1 Mark 87.0
3 2 3 Miki 77.0
4 1 4 Sully 77.0
5 2 5 Rose NaN
发现重复数据通过duplicated方法完成，如下所示，可以通过该方法查看重复的数据。
>sample[sample.duplicated()]
group id name score
1 1 1 Bob 99.0
需要去重时，可drop_duplicates方法完成：
>sample.drop_duplicates()
group id name score
0 1 1 Bob 99.0
2 1 1 Mark 87.0
3 2 3 Miki 77.0
4 1 4 Sully 77.0
5 2 5 Rose NaN
drop_duplicates方法还可以按照某列去重，例如去除id列重复的所有记录：
>sample.drop_duplicates(‘id’)
group id name score
0 1 1 Bob 99.0
3 2 3 Miki 77.0
4 1 4 Sully 77.0
5 2 5 Rose NaN
02 缺失值处理
缺失值是数据清洗中比较常见的问题，缺失值一般由NA表示，在处理缺失值时要遵循一定的原则。
首先，需要根据业务理解处理缺失值，弄清楚缺失值产生的原因是故意缺失还是随机缺失，再通过一些业务经验进行填补。一般来说当缺失值少于20%时，连续变量可以使用均值或中位数填补；分类变量不需要填补，单算一类即可，或者也可以用众数填补分类变量。
当缺失值处于20%-80%之间时，填补方法同上。另外每个有缺失值的变量可以生成一个指示哑变量，参与后续的建模。当缺失值多于80%时，每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量，参与后续的建模，不使用原始变量。
在下图中展示了中位数填补缺失值和缺失值指示变量的生成过程。
Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据，其功能类似于之前的replace方法，例如对于如下数据：
> sample
group id name score
0 1.0 1.0 Bob 99.0
1 1.0 1.0 Bob NaN
2 NaN 1.0 Mark 87.0
3 2.0 3.0 Miki 77.0
4 1.0 4.0 Sully 77.0
5 NaN NaN NaN NaN
分步骤进行缺失值的查看和填补如下：
1. 查看缺失情况
在进行数据分析前，一般需要了解数据的缺失情况，在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值，该lambda函数中，sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失，col.size表示当前列总共多少行数据：
>sample.apply(lambda col:sum(col.isnull())/col.size)
group 0.333333
id 0.166667
name 0.166667
score 0.333333
dtype: float64
2. 以指定值填补
pandas数据框提供了fillna方法完成对缺失值的填补，例如对sample表的列score填补缺失值，填补方法为均值：
>sample.score.fillna(sample.score.mean())
0 99.0
1 85.0
2 87.0
3 77.0
4 77.0
5 85.0
Name: score, dtype: float64
当然还可以以分位数等方法进行填补：
>sample.score.fillna(sample.score.median())
0 99.0
1 82.0
2 87.0
3 77.0
4 77.0
5 82.0
Name: score, dtype: float64
3. 缺失值指示变量
pandas数据框对象可以直接调用方法isnull产生缺失值指示变量，例如产生score变量的缺失值指示变量：
>sample.score.isnull()
0 False
1 True
2 False
3 False
4 False
5 True
Name: score, dtype: bool
若想转换为数值0，1型指示变量，可以使用apply方法，int表示将该列替换为int类型。
>sample.score.isnull().apply(int)
0 0
1 1
2 0
3 0
4 0
5 1
Name: score, dtype: int64关于“如何用Python进行数据清洗”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可免费云主机域名以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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