Python Pandas（7）：Pandas 数据清洗

        数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。数据清洗与预处理的常见步骤：

1. 缺失值处理：识别并填补缺失值，或删除含缺失值的行/列。
2. 重复数据处理：检查并删除重复数据，确保每条数据唯一。
3. 异常值处理：识别并处理异常值，如极端值、错误值。
4. 数据格式转换：转换数据类型或进行单位转换，如日期格式转换。
5. 标准化与归一化：对数值型数据进行标准化（如 Z-score）或归一化（如 Min-Max）。
6. 类别数据编码：将类别变量转换为数值形式，常见方法包括 One-Hot 编码和标签编码。
7. 文本处理：对文本数据进行清洗，如去除停用词、词干化、分词等。
8. 数据抽样：从数据集中抽取样本，或通过过采样/欠采样处理类别不平衡。
9. 特征工程：创建新特征、删除不相关特征、选择重要特征等。

        本文使用到的测试数据 property-data.csv 如下：

        上表包含了四种空数据：

1 Pandas 清洗空值

        如果我们要删除包含空字段的行，可以使用 dropna() 方法，语法格式如下：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

1.1  isnull() 判断各个单元格是否为空

        我们可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

print(df['NUM_BEDROOMS'])
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

        以上例子中我们看到 Pandas 没有把 n/a 和 NA 当作空数据，不符合我们要求，我们可以指定空数据类型：

import pandas as pd

missing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values=missing_values)

print(df['NUM_BEDROOMS'])
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

1.2 dropna() 删除包含空数据的行

        接下来的实例演示了删除包含空数据的行。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

new_df = df.dropna()

print(new_df.to_string())

        默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数:

df.dropna(inplace = True)

        我们也可以移除指定列有空值的行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace=True)

print(df.to_string())

1.3  fillna() 替换空字段

        我们也可以 fillna() 方法来替换一些空字段：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

df.fillna(12345, inplace=True)

print(df.to_string())

        我们也可以指定某一个列来替换数据，例如使用 12345 替换 PID 为空数据：

df.fillna({ 'PID' : 12345 }, inplace = True)

        替换空单元格的常用方法是计算列的均值、中位数值或众数。Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。

1.3.1 mean() 均值替换

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

x = df["ST_NUM"].mean()
df.fillna({ 'ST_NUM': x }, inplace=True)
print(df.to_string())

        以上实例输出结果如下，红框为计算的中位数替换来空单元格： 

1.3.2 median() 中位数替换

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')
x = df["ST_NUM"].median()
df.fillna({'ST_NUM': x}, inplace=True)
print(df.to_string())

1.3.3 mode() 众数替换

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

x = df["ST_NUM"].mode()
df.fillna({'ST_NUM': x.values[0]}, inplace=True)
print(df.to_string())

        mode()可能会出现多个值，所以需要用values[index]指定。

2 Pandas 清洗格式错误数据

        数据格式错误的单元格会使数据分析变得困难，甚至不可能。我们可以通过包含空单元格的行，或者将列中的所有单元格转换为相同格式的数据。以下实例会格式化日期：

import pandas as pd

# 第三个日期格式错误
data = {
    "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02', '20201226'],
    "duration": [50, 40, 45]
}

df = pd.DataFrame(data, index=["day1", "day2", "day3"])

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed')

print(df.to_string())

3 Pandas 清洗错误数据

        数据错误也是很常见的情况，我们可以对错误的数据进行替换或移除。以下实例会替换错误年龄的数据：

import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Bing', 'Taobao'],
    "age": [50, 40, 12345]  # 12345 年龄数据是错误的
}

df = pd.DataFrame(person)

df.loc[2, 'age'] = 30  # 修改数据

print(df.to_string())

        也可以设置条件语句，例如将 age 大于 120 的设置为 120:

import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Bing', 'Taobao'],
    "age": [50, 200, 12345]
}

df = pd.DataFrame(person)

for x in df.index:
    if df.loc[x, "age"] > 120:
        df.loc[x, "age"] = 120

print(df.to_string())

        也可以将错误数据的行删除，例如将 age 大于 120 的删除:

import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Runoob', 'Taobao'],
    "age": [50, 40, 12345]  # 12345 年龄数据是错误的
}

df = pd.DataFrame(person)

for x in df.index:
    if df.loc[x, "age"] > 120:
        df.drop(x, inplace=True)

print(df.to_string())

4 Pandas 清洗重复数据

        如果我们要清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。如果对应的数据是重复的，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。

import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Bing', 'Bing', 'Taobao'],
    "age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(person)

print(df.duplicated())

        删除重复数据，可以直接使用drop_duplicates() 方法。

import pandas as pd

person = {
    "name": ['Google', 'Bing', 'Bing', 'Taobao'],
    "age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(person)

df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)

5 常用方法及说明

作者：游王子og