这篇文章主要介绍“如何用Python进行数据清洗”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“如何用Python进行数据清洗”文章能帮助大家解决问题。

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数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。

01 重复值处理

数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:

>sample = pd.DataFrame({'id':[1,1,1,3,4,5],

                       'name':['Bob','Bob','Mark','Miki','Sully','Rose'],

                       'score':[99,99,87,77,77,np.nan],

                       'group':[1,1,1,2,1,2],})

>sample

group  id   name  score

0      1   1    Bob   99.0

1      1   1    Bob   99.0

2      1   1   Mark   87.0

3      2   3   Miki   77.0

4      1   4  Sully   77.0

5      2   5   Rose    NaN

发现重复数据通过duplicated方法完成，如下所示，可以通过该方法查看重复的数据。

>sample[sample.duplicated()]

group  id   name  score

1      1   1    Bob   99.0

需要去重时，可drop_duplicates方法完成：

>sample.drop_duplicates()

group  id   name  score

0      1   1    Bob   99.0

2      1   1   Mark   87.0

3      2   3   Miki   77.0

4      1   4  Sully   77.0

5      2   5   Rose    NaN

drop_duplicates方法还可以按照某列去重，例如去除id列重复的所有记录：

>sample.drop_duplicates('id')

group  id   name  score

0      1   1    Bob   99.0

3      2   3   Miki   77.0

4      1   4  Sully   77.0

5      2   5   Rose    NaN

02 缺失值处理

缺失值是数据清洗中比较常见的问题，缺失值一般由NA表示，在处理缺失值时要遵循一定的原则。

首先，需要根据业务理解处理缺失值，弄清楚缺失值产生的原因是故意缺失还是随机缺失，再通过一些业务经验进行填补。一般来说当缺失值少于20%时，连续变量可以使用均值或中位数填补；分类变量不需要填补，单算一类即可，或者也可以用众数填补分类变量。

当缺失值处于20%-80%之间时，填补方法同上。另外每个有缺失值的变量可以生成一个指示哑变量，参与后续的建模。当缺失值多于80%时，每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量，参与后续的建模，不使用原始变量。

在下图中展示了中位数填补缺失值和缺失值指示变量的生成过程。

Pandas提供了fillna方法用于替换缺失值数据，其功能类似于之前的replace方法，例如对于如下数据：

> sample

    group  id   name  score

0    1.0  1.0    Bob   99.0

1    1.0  1.0    Bob    NaN

2    NaN  1.0   Mark   87.0

3    2.0  3.0   Miki   77.0

4    1.0  4.0  Sully   77.0

5    NaN  NaN    NaN    NaN

分步骤进行缺失值的查看和填补如下：

1. 查看缺失情况

在进行数据分析前，一般需要了解数据的缺失情况，在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值，该lambda函数中，sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失，col.size表示当前列总共多少行数据：

>sample.apply(lambda col:sum(col.isnull())/col.size)

group    0.333333

id       0.166667

name     0.166667

score    0.333333

dtype: float64

2. 以指定值填补

pandas数据框提供了fillna方法完成对缺失值的填补，例如对sample表的列score填补缺失值，填补方法为均值：

>sample.score.fillna(sample.score.mean())

0    99.0

1    85.0

2    87.0

3    77.0

4    77.0

5    85.0

Name: score, dtype: float64

当然还可以以分位数等方法进行填补：

>sample.score.fillna(sample.score.median())

0    99.0

1    82.0

2    87.0

3    77.0

4    77.0

5    82.0

Name: score, dtype: float64

3. 缺失值指示变量

pandas数据框对象可以直接调用方法isnull产生缺失值指示变量，例如产生score变量的缺失值指示变量：

>sample.score.isnull()

0    False

1     True

2    False

3    False

4    False

5     True

Name: score, dtype: bool

若想转换为数值0，1型指示变量，可以使用apply方法，int表示将该列替换为int类型。

>sample.score.isnull().apply(int)

0    0

1    1

2    0

3    0

4    0

5    1

Name: score, dtype: int64

关于“如何用Python进行数据清洗”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

本文名称：如何用Python进行数据清洗
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