数据清洗的概念:
# 数据分析的过程和别的过程没什么区别 只要明确思路 其他都不难 拿做菜举例
# 类比定义
数据分析过程 做菜过程
明确需求 明确做什么菜品
收集采集 去菜市场买菜
数据清洗 洗菜切菜配菜
数据分析 炒菜
数据报告 + 数据可视化 拍照发朋友圈吃
# 专业定义
数据清洗是从记录表、表格、数据库中检测、纠正或删除损坏或不准确记录的过程
# 专业名词
1.脏数据
没有经过处理 自身含有一定问题的数据（缺失、异常、重复...）
2.干净数据
经过处理完全符合规范要求的数据
# 常用方法
1.读取外部数据
1 # 读取不同文件格式命令 2 read_csv 3 read_excel 4 read_sql 5 read_html
2.数据概览
1 # 2 index 3 columns 4 head 5 tail 6 shape 7 describe 8 info 9 dtypes
3.简单处理
移除首尾空格 大小写转换...
4.重复值处理
duplicated() 查看是否含有重复数据
drop_duplicates() 删除重复数据
5.缺失值处理
删除缺失值、填充缺失值
6.异常值处理
删除异常值、修正异常值（当做缺失值处理）
7.字符串处理
切割、筛选...
8.时间格式处理
Y m d H M S
"""以上步骤三到步骤八没有固定顺序"""
数据清洗实战案例：
1 # 先是导入数据分析三剑客模块 2 import numpy as np 3 import pandas as pd 4 import matplotlib.pyplot as plt
# 选择需要进行数据分析的软件 df = pd.read_csv(r'qunar_freetrip.csv')
# 随后便是查看其数据 进行分析
1 # 查看前五条数据 掌握大概 2 df.head() 3 # 查看表的行列总数 4 df.shape 5 # 查看所有的列字段 6 df.columns # 发现列字段有一些是有空格的 7 # 查看数据整体信息 8 df.info() # 发现去程时间和回程时间是字符串类型需要做日期类型转换 9 # 快速统计 10 df.describe()
列字段处理：
1 # 1.删除无用列字段 2 # df.drop(columns='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) 3 # 2.获取列字段 4 cols = df.columns.values 5 # 3.for循环依次取出列字段首位的空格 6 7 # 方式1 比较繁琐 8 # ccs = [] 9 # for col in cols: 10 # ccs.append(col.strip()) 11 # print(ccs) 12 13 # 方式2 列表生成式 14 df.columns = [col.strip() for col in cols] 15 df.columns
重复值处理：
# 4.重复数据查找 # df.duplicated() # 5.简单的楼一眼重复数据的模样(布尔值索引) 可以省略 # df[df.duplicated()] # 6.针对重复的数据 一般情况下都是直接删除的 # df.drop_duplicates(inplace=True) # 7.确认是否删除 # df.shape # 8.行索引会不会因为数据的删除而自动重置(删除完数据之后行索引是不会自动重置的) ## 如何获取表的行索引值 # df.index ## 右侧加上赋值符号就是修改行索引值 # df.index = range(0,df.shape[0]) df.tail()
异常值处理：
# 利用快速统计大致筛选出可能有异常数据的字段 # df.describe() # 价格小于节省 那么可能是价格有问题或者节省有问题 # 利用公式求证我们的猜想 sd = (df['价格'] - df['价格'].mean()) / df['价格'].std() # 判断的标准 # 利用逻辑索引筛选数据 df[(sd > 3)|(sd < -3)] # 利用绝对值 df[abs(sd) > 3] # abs就是绝对值的意思(移除正负号) # 同理验证节省是否有异常(不一定要使用) # sd1 = (df['节省'] - df['节省'].mean()) / df['节省'].std() # 判断的标准 # 利用逻辑索引筛选数据 # df[(sd > 3)|(sd < -3)] # 利用绝对值 # df[abs(sd1) > 3] # abs就是绝对值的意思(移除正负号) # 直接简单粗暴找节省大于价格的数据(推荐下列方式) df[df['节省'] > df['价格']] # 删除价格和节省都有异常的数据 # 方式1：先拼接 再一次性删除 # 横向合并pd.merge() # 纵向合并pd.concat() # res = pd.concat([df[df['节省'] > df['价格']],df[abs(sd) > 3]]) ## 获取要删除的行数据 索引值 # del_index = res.index # 根据索引删除数据 df.drop(index=del_index,inplace=True) # 再次重置索引 df.index = range(0,df.shape[0]) # 方式2: 得出一个结果就删一个
出发地缺失值处理：
# 查找具有缺失值的列名称 df.isnull().sum() # 统计每个字段缺失数据条数 # 利用布尔值索引筛选出出发地有缺失的数据 df[df.出发地.isnull()] # 获取出发地缺失的数据的路线数据 df.loc[df.出发地.isnull(),'路线名'].values # 利用字符串切割替换出发地缺失数据 df.loc[df.出发地.isnull(),'出发地'] = [i.split('-')[0] for i in df.loc[df.出发地.isnull(),'路线名'].values] ################################ # 操作数据的列字段需要使用loc方法 ################################ # 针对缺失值的处理 # 1.采用数学公式依据其他数据填充 # 2.缺失值可能在其他单元格中含有 # 3.如果缺失值数量展示很小可删除
目的地缺失值处理:
# 针对目的地操作如上（筛选要比出发地难!!!） # df[df.目的地.isnull()] # 获取目的地缺失的路线数据 # df.loc[df.目的地.isnull(),'路线名'].values # 利用正则筛选出目的地 import re # 案例演示 reg_exp = '-(.*?)\d' # res = re.findall(reg_exp,'深圳-秦皇岛3天2晚 | 入住大连黄金山大酒店 + 南方航空/东海往返机票') df.loc[df.目的地.isnull(),'目的地'] = [re.findall(reg_exp,i) for i in df.loc[df.目的地.isnull(),'路线名'].values]
添加新列表：
# 酒店类型
# 将酒店变为列表 [re.findall(' (.*?) ',i) for i in df['酒店'].values] # 加入新列表 df['酒店类型']=[re.findall(' (.*?) ',i) for i in df['酒店'].values] df
# 酒店评分
同上筛选出即可 另一种方法为 df.insert(6,'酒店评分',[re.findall(' (\d.\d)分',i) for i in df['酒店'].values]) df
# 游玩时间
# 同上 [re.findall('\d天\d晚',i) for i in df['路线名'].values] df.insert(4,'游玩时间',[re.findall('\d天\d晚',i) for i in df['路线名'].values]) df
补充：
"""MySQL中如何快速判断某列是否还有重复数据"""
# 思路：统计某个字段选数据的个数 在利用去重操作 两者结合判断
# 先统计数据个数（重复也会统计进去） select count(name) from userinfo; # 利用去重操作 先去重再计数 select count(distinct(name)) from userinfo;
# 如果两者数字相同表示name列没有重复的数据 不同则表示含有重复的数据
