利用pandas進行數據清洗的方法是怎樣的

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我們有下面的一個數據，利用其做簡單的數據分析。

這是一家服裝店統計的會員數據。最上面的一行是列坐標，最左側一列是行坐標。列坐標中，第 0 列代表的是序號，第 1 列代表的會員的姓名，第 2 列代表年齡，第 3 列代表體重，第 4~6 列代表男性會員的三圍尺寸，第 7~9 列代表女性會員的三圍尺寸。

數據清洗規則總結為以下 4 個關鍵點，統一起來叫“完全合一”，下面來解釋下：

• 完整性：單條數據是否存在空值，統計的字段是否完善。

• 全面性：觀察某一列的全部數值，比如在 Excel 表中，我們選中一列，可以看到該列的平均值、最大值、最小值。我們可以通過常識來判斷該列是否有問題，比如：數據定義、單位標識、數值本身。

• 合法性：數據的類型、內容、大小的合法性。比如數據中存在非 ASCII 字符，性別存在了未知，年齡超過了 150 歲等。

• 唯一性：數據是否存在重復記錄，因為數據通常來自不同渠道的匯總，重復的情況是常見的。行數據、列數據都需要是唯一的，比如一個人不能重復記錄多次，且一個人的體重也不能在列指標中重復記錄多次。
  

1、完整性

1.1 缺失值

一般情況下，由于數據量巨大，在采集數據的過程中，會出現有些數據單元沒有被采集到，也就是數據存在缺失。通常面對這種情況，我們可以采用以下三種方法：

• 刪除：刪除數據缺失的記錄

• 均值：使用當前列的均值填充

• 高頻：使用當前列出現頻率最高的數據
  

比如我們相對data[‘Age']中缺失的數值使用平均年齡進行填充，可以寫：

df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)

如果我們用最高頻的數據進行填充，可以先通過 value_counts 獲取 Age 字段最高頻次 age_maxf，然后再對 Age 字段中缺失的數據用 age_maxf 進行填充：

age_maxf = train_features['Age'].value_counts().index[0]
train_features['Age'].fillna(age_maxf, inplace=True)

1.2 空行

我們發現數據中有一個空行，除了 index 之外，全部的值都是 NaN。Pandas 的 read_csv() 并沒有可選參數來忽略空行，這樣，我們就需要在數據被讀入之后再使用 dropna() 進行處理，刪除空行。

# 刪除全空的行
df.dropna(how='all',inplace=True)

2、全面性

列數據的單位不統一

如果某一列數據其單位并不統一，比如weight列，有的單位為千克（Kgs），有的單位是磅（Lbs）。
這里我們使用千克作為統一的度量單位，將磅轉化為千克：

# 獲取 weight 數據列中單位為 lbs 的數據
rows_with_lbs = df['weight'].str.contains('lbs').fillna(False)
print df[rows_with_lbs]
# 將 lbs轉換為 kgs, 2.2lbs=1kgs
for i,lbs_row in df[rows_with_lbs].iterrows():
  # 截取從頭開始到倒數第三個字符之前，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

假設在數據集中 Firstname 和 Lastname 有一些非 ASCII 的字符。我們可以采用刪除或者替換的方式來解決非 ASCII 問題，這里我們使用刪除方法，也就是用replace方法：

# 刪除非 ASCII 字符
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 一列有多個參數

假設姓名（Name）包含了兩個參數 Firstname和Lastname。為了達到數據整潔的目的，我們將 Name 列拆分成 Firstname 和 Lastname 兩個字段。我們使用 Python 的 split 方法，str.split(expand=True)，將列表拆成新的列，再將原來的 Name 列刪除。

# 切分名字，刪除源數據列
df[['first_name','last_name']] = df['name'].str.split(expand=True)
df.drop('name', axis=1, inplace=True)

4.2 重復數據

我們校驗一下數據中是否存在重復記錄。如果存在重復記錄，就使用 Pandas 提供的 drop_duplicates() 來刪除重復數據。

# 刪除重復數據行
df.drop_duplicates(['first_name','last_name'],inplace=True)

這樣，我們就將上面案例中中的會員數據進行了清理，來看看清理之后的數據結果。

關于利用pandas進行數據清洗的方法是怎樣的就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。