利用pandas进行数据清洗的方法

时间:2022-10-03 18:03:38

我们有下面的一个数据,利用其做简单的数据分析。

利用pandas进行数据清洗的方法

这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标,最左侧一列是行坐标。列坐标中,第 0 列代表的是序号,第 1 列代表的会员的姓名,第 2 列代表年龄,第 3 列代表体重,第 4~6 列代表男性会员的三围尺寸,第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。

数据清洗规则总结为以下 4 个关键点,统一起来叫“完全合一”,下面来解释下:

  • 完整性:单条数据是否存在空值,统计的字段是否完善。
  • 全面性:观察某一列的全部数值,比如在 Excel 表中,我们选中一列,可以看到该列的平均值、最大值、最小值。我们可以通过常识来判断该列是否有问题,比如:数据定义、单位标识、数值本身。
  • 合法性:数据的类型、内容、大小的合法性。比如数据中存在非 ASCII 字符,性别存在了未知,年龄超过了 150 岁等。
  • 唯一性:数据是否存在重复记录,因为数据通常来自不同渠道的汇总,重复的情况是常见的。行数据、列数据都需要是唯一的,比如一个人不能重复记录多次,且一个人的体重也不能在列指标中重复记录多次。

1、完整性

1.1 缺失值

一般情况下,由于数据量巨大,在采集数据的过程中,会出现有些数据单元没有被采集到,也就是数据存在缺失。通常面对这种情况,我们可以采用以下三种方法:

  • 删除:删除数据缺失的记录
  • 均值:使用当前列的均值填充
  • 高频:使用当前列出现频率最高的数据

比如我们相对data[‘Age']中缺失的数值使用平均年龄进行填充,可以写:

)

如果我们用最高频的数据进行填充,可以先通过 value_counts 获取 Age 字段最高频次 age_maxf,然后再对 Age 字段中缺失的数据用 age_maxf 进行填充:

train_features['Age'].fillna(age_maxf, inplace=True)

1.2 空行

我们发现数据中有一个空行,除了 index 之外,全部的值都是 NaN。Pandas 的 read_csv() 并没有可选参数来忽略空行,这样,我们就需要在数据被读入之后再使用 dropna() 进行处理,删除空行。

df.dropna(how='all',inplace=True) 

2、全面性

列数据的单位不统一

如果某一列数据其单位并不统一,比如weight列,有的单位为千克(Kgs),有的单位是磅(Lbs)。
这里我们使用千克作为统一的度量单位,将磅转化为千克:

rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
print df[rows_with_lbs]
# 将 lbs转换为 kgs, 2.2lbs=1kgs
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
  # 截取从头开始到倒数第三个字符之前,即去掉lbs。
  weight = int(float(lbs_row['weight'][:-3])/2.2)
  df.at[i,'weight'] = '{}kgs'.format(weight) 

3、合理性

 非ASCII字符

假设在数据集中 Firstname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。我们可以采用删除或者替换的方式来解决非 ASCII 问题,这里我们使用删除方法,也就是用replace方法:

df['first_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)
df['last_name'].replace({r'[^\x00-\x7F]+':''}, regex=True, inplace=True)

4、唯一性

4.1 一列有多个参数

假设姓名(Name)包含了两个参数 Firstname和Lastname。为了达到数据整洁的目的,我们将 Name 列拆分成 Firstname 和 Lastname 两个字段。我们使用 Python 的 split 方法,str.split(expand=True),将列表拆成新的列,再将原来的 Name 列删除。

df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)

4.2 重复数据

我们校验一下数据中是否存在重复记录。如果存在重复记录,就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 来删除重复数据。

df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)

这样,我们就将上面案例中中的会员数据进行了清理,来看看清理之后的数据结果。

利用pandas进行数据清洗的方法

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