python中如何清洗数据

在Python中，清洗数据是数据分析和机器学习过程中非常重要的一步，清洗数据的目的是去除数据集中的噪声、缺失值、异常值等，以提高数据质量，为后续的数据分析和建模打下良好的基础，本文将详细介绍如何使用Python进行数据清洗。

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导入所需库

在进行数据清洗之前，我们需要导入一些常用的Python库，如pandas、numpy、matplotlib等。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据

我们需要读取待清洗的数据，这里以CSV文件为例，使用pandas库的read_csv()函数读取数据。

data = pd.read_csv('data.csv')

查看数据基本信息

在开始清洗数据之前，我们需要先查看数据的基本信息，如列名、数据类型、空值数量等，这有助于我们了解数据的基本情况，为后续的数据清洗提供指导。

print(data.info())
print(data.describe())

处理缺失值

1、判断缺失值：使用isnull()函数判断数据集中的缺失值。

print(data.isnull().sum())

2、删除缺失值：使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列。

删除包含缺失值的行
data_no_missing_rows = data.dropna()
删除包含缺失值的列
data_no_missing_columns = data.dropna(axis=1)

3、填充缺失值：根据具体情况选择合适的填充方法，如使用均值、中位数、众数等填充。

使用均值填充缺失值
data_mean_filled = data.fillna(data.mean())
使用中位数填充缺失值
data_median_filled = data.fillna(data.median())
使用众数填充缺失值（仅适用于分类变量）
data_mode_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])

处理重复值

1、判断重复值：使用duplicated()函数判断数据集中的重复行。

print(data[data.duplicated()].count())

2、删除重复值：使用drop_duplicates()函数删除重复行。

data_no_duplicates = data.drop_duplicates()

处理异常值

1、箱线图：使用boxplot()函数绘制箱线图，观察数据的分布情况，找出异常值。

plt.boxplot(data)
plt.show()

2、基于规则：根据业务知识，设定异常值的判断规则，如某列数值超过平均值的3倍标准差等，然后使用条件筛选法筛选出异常值。

假设我们要筛选出age列中大于60的异常值
outliers = data[data['age'] > 60]

3、替换异常值：根据实际情况，选择合适的方法替换异常值，如使用均值、中位数等替换。

使用均值替换异常值（仅适用于数值变量）
data_mean_replaced = data[data['age'] > 60].replace(data['age'], data['age'].mean())

处理不一致的数据格式和数据类型

1、转换数据类型：使用astype()函数将数据转换为合适的数据类型，将字符串类型的日期转换为datetime类型。

data['date'] = pd.to_datetime(data['date']).astype(int) # 将字符串类型的日期转换为整数类型的日期戳表示形式（仅适用于pandas中的Datetime类型）

2、重命名列名：使用rename()函数重命名列名，使其更符合业务逻辑，将“old_column”重命名为“new_column”。

data = data.rename(columns={'old_column': 'new_column'}) # 将“old_column”重命名为“new_column”

保存清洗后的数据

清洗完成后，我们可以将清洗后的数据保存到新的文件中，这里以CSV文件为例，使用to_csv()函数保存数据。