pandas数据清理

pandas数据分析

In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd

一、数据清洗

读取"豆瓣电影数据.xlsx"文件进行分析清洗

In [2]:
df1 = pd.read_excel('豆瓣电影数据.xlsx', index_col=0)
df1.head()

Out[2]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
0 肖申克的救赎 692795.0 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995.0 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855.0 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897.0 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142 1994 9.4 洛杉矶首映
4 霸王别姬 478523.0 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 00:00:00 171 1993 9.4 香港
 

1.1 缺失值及异常值的处理

方法说明
dropna 根据标签中缺失值进行过滤，删除缺失值
fillna 对缺失值进行填充
isnull 返回一个布尔值对象，判断哪些值是缺失值
notnull isnull的否定值
 

1.1.1 缺失值的处理

  • 丢弃
    • drop
  • 填充缺失值
    • fillna
In [3]:
df1.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 38738 entries, 0 to 38737
Data columns (total 9 columns):
名字      38178 non-null object
投票人数    38738 non-null float64
类型      38738 non-null object
产地      38738 non-null object
上映时间    38736 non-null object
时长      38738 non-null object
年代      38738 non-null object
评分      38738 non-null float64
首映地点    38737 non-null object
dtypes: float64(2), object(7)
memory usage: 3.0+ MB
In [4]:
df1.describe()
Out[4]:
 投票人数评分
count 38738.000000 38738.000000
mean 6185.833702 6.935704
std 26143.518786 1.270101
min -118.000000 2.000000
25% 98.000000 6.300000
50% 341.000000 7.100000
75% 1739.750000 7.800000
max 692795.000000 9.900000
 

1. 查看名字中有缺失值的行数据

In [5]:
df1[df1.名字.isnull()].head()
 
Out[5]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
231 NaN 144.0 纪录片/音乐 韩国 2011-02-02 00:00:00 90 2011 9.7 美国
361 NaN 80.0 短片 其他 1905-05-17 00:00:00 4 1964 5.7 美国
369 NaN 5315.0 剧情 日本 2004-07-10 00:00:00 111 2004 7.5 日本
372 NaN 263.0 短片/音乐 英国 1998-06-30 00:00:00 34 1998 9.2 美国
374 NaN 47.0 短片 其他 1905-05-17 00:00:00 3 1964 6.7 美国
In [7]:
tmp1 = df1[df1.名字.isnull()].index
tmp1
Out[7]:
Int64Index([  231,   361,   369,   372,   374,   375,   411,   432,   441,
              448,
            ...
            38250, 38316, 38342, 38361, 38508, 38523, 38555, 38560, 38643,
            38656],
           dtype='int64', length=560)
In [8]:
df1.drop(tmp1,inplace=True) 
In [9]:
df1[df1.名字.isnull()]
Out[9]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
 

1.1.2 对于异常值的处理

  • 比如投票人数小于0， 投票人数为小数了
  • 在不影响整体数据分布时，可以直接删除就行
  • 其他属性异常值，以格式转换为主

1. 投票人数小于0和投票人数为小数的数据

In [12]:
idx1 = df1[(df1.投票人数 < 0) | (df1.投票人数 % 1 != 0)].index
df1.drop(idx1, inplace=True)

2.验证清理情况

In [13]:
df1[(df1.投票人数 < 0) | (df1.投票人数 % 1 != 0)]
 
Out[13]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
In [14]:
df1.head()

Out[14]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
0 肖申克的救赎 692795.0 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995.0 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855.0 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897.0 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142 1994 9.4 洛杉矶首映
4 霸王别姬 478523.0 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 00:00:00 171 1993 9.4 香港
In [18]:
df1.iloc[3, 7] = 9.4
 
In [19]:
df1.head()

Out[19]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
0 肖申克的救赎 692795.0 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995.0 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855.0 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897.0 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142 1994 9.4 洛杉矶首映
4 霸王别姬 478523.0 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 00:00:00 171 1993 9.4 香港
 

1.2 数据格式转换

  • 为了方便后续的统计分析和数据处理，需要对某些列的格式进行优化

1. 查看投票人数列的格式

In [20]:
df1.投票人数.dtype
Out[20]:
dtype('float64')
  • 利用astype进行格式的转换
In [21]:
df1.投票人数 = df1.投票人数.astype(np.int32)
df1.head()
Out[21]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
0 肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142 1994 9.4 洛杉矶首映
4 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 00:00:00 171 1993 9.4 香港
 

2.查看年代列的格式

  • 年代的格式是字符类型，需要转换为数字类型
In [23]:
df1.年代.dtype
Out[23]:
dtype('O')
In [24]:
df1.年代.astype(np.int32)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-7461c5d7b8cb> in <module>
----> 1 df1.年代.astype(np.int32)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors, **kwargs)
   5880             # else, only a single dtype is given
   5881             new_data = self._data.astype(
-> 5882                 dtype=dtype, copy=copy, errors=errors, **kwargs
   5883             )
   5884             return self._constructor(new_data).__finalize__(self)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, **kwargs)
    579 
    580     def astype(self, dtype, **kwargs):
--> 581         return self.apply("astype", dtype=dtype, **kwargs)
    582 
    583     def convert(self, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, axes, filter, do_integrity_check, consolidate, **kwargs)
    436                     kwargs[k] = obj.reindex(b_items, axis=axis, copy=align_copy)
    437 
--> 438             applied = getattr(b, f)(**kwargs)
    439             result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
    440 

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    557 
    558     def astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):
--> 559         return self._astype(dtype, copy=copy, errors=errors, values=values, **kwargs)
    560 
    561     def _astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in _astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    641                     # _astype_nansafe works fine with 1-d only
    642                     vals1d = values.ravel()
--> 643                     values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True, **kwargs)
    644 
    645                 # TODO(extension)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
    705         # work around NumPy brokenness, #1987
    706         if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 707             return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
    708 
    709         # if we have a datetime/timedelta array of objects

pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '2008\u200e'
In [25]:
df1[df1.年代 == '2008\u200e']
 
Out[25]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
15205 狂蟒惊魂 544 恐怖 中国大陆 2008-04-08 00:00:00 93 2008‎ 2.7 美国
In [27]:
df1.loc[15205, "年代"] = 2008
In [28]:
df1["年代"] = df1.年代.astype(np.int32)
In [30]:
df1.年代.dtype
Out[30]:
dtype('int32')
In [31]:
df1.describe()
Out[31]:
 投票人数年代评分
count 38171.000000 38171.000000 38171.000000
mean 6264.254801 1998.802651 6.922273
std 26290.206068 255.052234 1.263766
min 21.000000 1888.000000 2.000000
25% 101.000000 1990.000000 6.300000
50% 354.000000 2005.000000 7.100000
75% 1798.000000 2010.000000 7.800000
max 692795.000000 39180.000000 9.900000
 

3. 查看时长列格式

In [32]:
df1.时长.dtype
Out[32]:
dtype('O')
In [33]:
df1.时长.astype(np.int32)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-33-f91a79d0a481> in <module>
----> 1 df1.时长.astype(np.int32)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors, **kwargs)
   5880             # else, only a single dtype is given
   5881             new_data = self._data.astype(
-> 5882                 dtype=dtype, copy=copy, errors=errors, **kwargs
   5883             )
   5884             return self._constructor(new_data).__finalize__(self)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, **kwargs)
    579 
    580     def astype(self, dtype, **kwargs):
--> 581         return self.apply("astype", dtype=dtype, **kwargs)
    582 
    583     def convert(self, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, axes, filter, do_integrity_check, consolidate, **kwargs)
    436                     kwargs[k] = obj.reindex(b_items, axis=axis, copy=align_copy)
    437 
--> 438             applied = getattr(b, f)(**kwargs)
    439             result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
    440 

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    557 
    558     def astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):
--> 559         return self._astype(dtype, copy=copy, errors=errors, values=values, **kwargs)
    560 
    561     def _astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in _astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    641                     # _astype_nansafe works fine with 1-d only
    642                     vals1d = values.ravel()
--> 643                     values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True, **kwargs)
    644 
    645                 # TODO(extension)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
    705         # work around NumPy brokenness, #1987
    706         if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 707             return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
    708 
    709         # if we have a datetime/timedelta array of objects

pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '8U'
In [34]:
df1[df1.时长 == '8U']
Out[34]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
31644 一个被隔绝的世界 46 纪录片/短片 瑞典 2001-10-25 00:00:00 8U 1948 7.8 美国
In [35]:
df1.drop([31644], inplace=True)
In [36]:
df1.时长.astype(np.int32)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-f91a79d0a481> in <module>
----> 1 df1.时长.astype(np.int32)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in astype(self, dtype, copy, errors, **kwargs)
   5880             # else, only a single dtype is given
   5881             new_data = self._data.astype(
-> 5882                 dtype=dtype, copy=copy, errors=errors, **kwargs
   5883             )
   5884             return self._constructor(new_data).__finalize__(self)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in astype(self, dtype, **kwargs)
    579 
    580     def astype(self, dtype, **kwargs):
--> 581         return self.apply("astype", dtype=dtype, **kwargs)
    582 
    583     def convert(self, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py in apply(self, f, axes, filter, do_integrity_check, consolidate, **kwargs)
    436                     kwargs[k] = obj.reindex(b_items, axis=axis, copy=align_copy)
    437 
--> 438             applied = getattr(b, f)(**kwargs)
    439             result_blocks = _extend_blocks(applied, result_blocks)
    440 

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    557 
    558     def astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):
--> 559         return self._astype(dtype, copy=copy, errors=errors, values=values, **kwargs)
    560 
    561     def _astype(self, dtype, copy=False, errors="raise", values=None, **kwargs):

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py in _astype(self, dtype, copy, errors, values, **kwargs)
    641                     # _astype_nansafe works fine with 1-d only
    642                     vals1d = values.ravel()
--> 643                     values = astype_nansafe(vals1d, dtype, copy=True, **kwargs)
    644 
    645                 # TODO(extension)

f:\mywork\conda\envs\mydata\lib\site-packages\pandas\core\dtypes\cast.py in astype_nansafe(arr, dtype, copy, skipna)
    705         # work around NumPy brokenness, #1987
    706         if np.issubdtype(dtype.type, np.integer):
--> 707             return lib.astype_intsafe(arr.ravel(), dtype).reshape(arr.shape)
    708 
    709         # if we have a datetime/timedelta array of objects

pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.astype_intsafe()

ValueError: invalid literal for int() with base 10: '12J'
In [37]:
df1[df1.时长=='12J']
 
 
Out[37]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
32949 渔业危机 41 纪录片 英国 2009-06-19 00:00:00 12J 2008 8.2 USA
In [38]:
df1.drop([32949], inplace=True)
In [39]:
df1["时长"] = df1.时长.astype(np.int32)
In [40]:
df1.head()
Out[40]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
0 肖申克的救赎 692795 剧情/犯罪 美国 1994-09-10 00:00:00 142 1994 9.6 多伦多电影节
1 控方证人 42995 剧情/悬疑/犯罪 美国 1957-12-17 00:00:00 116 1957 9.5 美国
2 美丽人生 327855 剧情/喜剧/爱情 意大利 1997-12-20 00:00:00 116 1997 9.5 意大利
3 阿甘正传 580897 剧情/爱情 美国 1994-06-23 00:00:00 142 1994 9.4 洛杉矶首映
4 霸王别姬 478523 剧情/爱情/同性 中国大陆 1993-01-01 00:00:00 171 1993 9.4 香港
 

1.3 利用基本统计寻找异常值

  • 通过描述性统计，可以发现一些异常值，很多异常值是需要我们逐步去发现的
In [41]:
 
df1.describe()
 
Out[41]:
 投票人数时长年代评分
count 38169.000000 38169.000000 38169.000000 38169.000000
mean 6264.580759 89.471037 1998.803741 6.922217
std 26290.856296 83.762406 255.058780 1.263775
min 21.000000 1.000000 1888.000000 2.000000
25% 101.000000 60.000000 1990.000000 6.300000
50% 354.000000 93.000000 2005.000000 7.100000
75% 1798.000000 106.000000 2010.000000 7.800000
max 692795.000000 11500.000000 39180.000000 9.900000
In [42]:
df1.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 38169 entries, 0 to 38737
Data columns (total 9 columns):
名字      38169 non-null object
投票人数    38169 non-null int32
类型      38169 non-null object
产地      38169 non-null object
上映时间    38167 non-null object
时长      38169 non-null int32
年代      38169 non-null int32
评分      38169 non-null float64
首映地点    38168 non-null object
dtypes: float64(1), int32(3), object(5)
memory usage: 2.5+ MB
In [43]:
df1[df1.年代 > 2019]
Out[43]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
13882 武之舞 128 纪录片 中国大陆 1997-02-01 00:00:00 60 34943 9.9 美国
17115 妈妈回来吧-中国打工村的孩子 49 纪录片 日本 2007-04-08 00:00:00 109 39180 8.9 美国
In [45]:
df1[df1.时长 > 1000]
Out[45]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
19690 怒海余生 54 剧情/家庭/冒险 美国 1937-09-01 00:00:00 11500 1937 7.9 美国
38730 喧闹村的孩子们 36 家庭 瑞典 1986-12-06 00:00:00 9200 1986 8.7 瑞典
In [46]:
df1.drop(df1[df1.年代>2019].index, inplace=True)
df1.drop(df1[df1.时长>1000].index, inplace=True)
In [47]:
df1.describe()
Out[47]:
 投票人数时长年代评分
count 38165.000000 38165.000000 38165.000000 38165.000000
mean 6265.230342 88.933604 1996.968269 6.922015
std 26292.157467 37.816503 19.907381 1.263666
min 21.000000 1.000000 1888.000000 2.000000
25% 101.000000 60.000000 1990.000000 6.300000
50% 354.000000 93.000000 2005.000000 7.100000
75% 1798.000000 106.000000 2010.000000 7.800000
max 692795.000000 958.000000 2016.000000 9.900000
 

1.4 在清洗数据后，对index进行重新赋值

In [48]:
df1[230:235]
Out[48]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
230 世界奇妙物语 2009春之特别篇 世にも奇妙な物語 豪華キャストで 5802 悬疑/恐怖 日本 2009-03-30 00:00:00 60 2009 7.8 日本
232 睡美人 5785 喜剧/动画/短片 加拿大 2007-06-11 00:00:00 60 2007 8.0 美国
233 2010年青少年选择奖 313 家庭 美国 2010-08-09 00:00:00 120 2010 6.8 美国
234 准时 5773 剧情/短片 德国 2008-02-14 00:00:00 60 2008 7.8 柏林电影节
235 超级杯奶爸 5742 喜剧/家庭/运动 美国 2007-09-28 00:00:00 60 2007 7.2 美国
In [49]:
df1.index = range(len(df1))
 
In [50]:
df1[230:235]
Out[50]:
 名字投票人数类型产地上映时间时长年代评分首映地点
230 世界奇妙物语 2009春之特别篇 世にも奇妙な物語 豪華キャストで 5802 悬疑/恐怖 日本 2009-03-30 00:00:00 60 2009 7.8 日本
231 睡美人 5785 喜剧/动画/短片 加拿大 2007-06-11 00:00:00 60 2007 8.0 美国
232 2010年青少年选择奖 313 家庭 美国 2010-08-09 00:00:00 120 2010 6.8 美国
233 准时 5773 剧情/短片 德国 2008-02-14 00:00:00 60 2008 7.8 柏林电影节
234 超级杯奶爸 5742 喜剧/家庭/运动 美国 2007-09-28 00:00:00 60 2007 7.2 美国
 

1.5 数据内容的修改

  • 获取产地的唯一值
In [51]:
df1.产地.unique()
Out[51]:
array(['美国', '意大利', '中国大陆', '日本', '法国', '英国', '韩国', '中国香港', '阿根廷', '德国',
       '印度', '其他', '加拿大', '波兰', '泰国', '澳大利亚', '西班牙', '俄罗斯', '中国台湾', '荷兰',
       '丹麦', '比利时', 'USA', '苏联', '巴西', '瑞典', '西德', '墨西哥'], dtype=object)
 
  • 在产地列中，很多重复值，比如USA和美国， 西德和德国
    • 我们可以通过数据替换的方法，将这些相同国家的电影数据合并起来。
In [52]:
df1.产地.replace("USA", "美国", inplace=True)
In [53]:
df1.产地.replace(["USA" ,"西德", "苏联"], ["美国", "德国", "俄罗斯"], inplace=True)
In [54]:
df1.产地.unique()
Out[54]:
array(['美国', '意大利', '中国大陆', '日本', '法国', '英国', '韩国', '中国香港', '阿根廷', '德国',
       '印度', '其他', '加拿大', '波兰', '泰国', '澳大利亚', '西班牙', '俄罗斯', '中国台湾', '荷兰',
       '丹麦', '比利时', '巴西', '瑞典', '墨西哥'], dtype=object)
 

1.6 保存最终结果

In [58]:
df1.to_excel('movie.xlsx')
posted @ 2020-03-01 23:55  水晶bingbing  阅读(662)  评论(1)  编辑  收藏  举报