[数据清洗]-Pandas 清洗“脏”数据（一）

• 准备工作
• 检查数据
• 处理缺失数据
• 添加默认值
• 删除不完整的行
• 删除不完整的列
• 规范化数据类型
• 必要的转换
• 重命名列名
• 保存结果
• 更多资源

Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。

虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我们的分析结果的好坏依赖于数据的好坏。很多数据集存在数据缺失，或数据格式不统一（畸形数据），或错误数据的情况。不管是不完善的报表，还是技术处理数据的失当都会不可避免的引起“脏”数据。

庆幸的是，Pandas 提供功能强大的类库，不管数据处于什么状态，他可以帮助我们通过清洗数据，排序数据，最后得到清晰明了的数据。对于案例的数据，准备使用 movie_metadata.csv(链接：https://pan.baidu.com/s/1i5zUvOD 密码：a4t9)。这个数据集包含了很多信息，演员、导演、预算、总输入，以及 IMDB 评分和上映时间。实际上，可以使用上百万或者更大的数据库，但是，案例数据集对于开始入门还是很好的。

不幸的是，有一些列的值是缺失的，有些列的默认值是0，有的是 NaN（Not a Number）。

下面我们通过使用 Pandas 提供的功能来清洗“脏”数据。

准备工作

首先，第一次使用 Pandas 之前，我们需要安装 Pandas。安装命令如下：

pip install pandas

接下来，导入 Pandas 到我们的代码中，代码如下：

#可以使用其他的别名， 但是，pd 是官方推荐的别名，也是大家习惯的别名
import pandas as pd

最后，加载数据集，代码如下：

data = pd.read_csv('../data/tmdb_5000_credits.csv')

注意，确保已经下载数据集，如果你的代码和数据集的存放结构与我的一样，直接运行就可以

否则，要根据实际的情况，修改 read_csv() 的文件路径

检查数据

检查一下我们刚刚读入数据的基本结构，Pandas 提供了 head() 方法打印输出前五行数据。目的是让我们对读入的数据有一个大致的了解。

data.head()

我们可以通过上面介绍的 Pandas 的方法查看数据，也可以通过传统的 Excel 程序查看数据，这个时候，我们可以开始记录数据上的问题，然后，我们再想办法解决问题。

Pandas 提供了一些选择的方法，这些选择的方法可以把数据切片，也可以把数据切块。下面我们简单介绍一下：

• 查看一列的一些基本统计信息：data.columnname.describe()
• 选择一列：data['columnname']
• 选择一列的前几行数据：data['columnsname'][:n]
• 选择多列：data[['column1','column2']]
• Where 条件过滤：data[data['columnname'] > condition]

处理缺失数据

缺失数据是最常见的问题之一。产生这个问题可能的原因

• 从来没有填正确过
• 数据不可用
• 计算错误

无论什么原因，只要有空白值得存在，就会引起后续的数据分析的错误。下面介绍几个处理缺失数据的方法：

• 为缺失数据赋值默认值
• 去掉/删除缺失数据行
• 去掉/删除缺失率高的列

添加默认值

我们应该去掉那些不友好的 NaN 值。但是，我们应该用什么值替换呢？在这里，我们就应该稍微掌握一下数据。对于我们的例子，我们检查一下“country”列。这一列非常简单，然而有一些电影没有提供地区，所以有些数据的值是 NaN。在我们的案例中，我们推断地区并不是很重要，所以，我们可是使用“”空字符串或其他默认值。

data.country= data.country.fillna('')

上面，我们就将“country”整个列使用“”空字符串替换了，或者，我们也可以轻易地使用“None Given”这样的默认值进行替换。如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna。

使用数字类型的数据，比如，电影的时长，计算像电影平均时长可以帮我们甚至是数据集。这并不是最优解，但这个持续时间是根据其他数据估算出来的。这样的方式下，就不会因为像 0 或者 NaN这样的值在我们分析的时候而抛错。

data.duration = data.duration.fillna(data.duration.mean())

删除不完整的行

假设我们想删除任何有缺失值得行。这种操作太据侵略性，但是我们可以根据我们的需要进行扩展。

删除任何包含 NA 值的行是很容的：

data.dropna()

当然，我们也可以删除一整行的值都为 NA：

data.dropna(how='all')

我们也可以增加一些限制，在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的（在下面的例子中，行数据中至少要有 5 个非空值）

data.drop(thresh=5)

比如说，我们不想要不知道电影上映时间的数据：

data.dropna(subset=['title_year'])

上面的 subset 参数允许我们选择想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。

删除不完整的列

我们可以上面的操作应用到列上。我们仅仅需要在代码上使用 axis=1 参数。这个意思就是操作列而不是行。（我们已经在行的例子中使用了 axis=0，因为如果我们不传参数 axis，默认是axis=0。）

删除一正列为 NA 的列：

data.drop(axis=1, how='all')

删除任何包含空值的列：

data.drop(axis=1. how='any')

这里也可以使用像上面一样的 threshold 和 subset，更多的详情和案例，请参考pandas.DataFrame.dropna。

规范化数据类型

有的时候，尤其当我们读取 csv 中一串数字的时候，有的时候数值类型的数字被读成字符串的数字，或将字符串的数字读成数据值类型的数字。Pandas 还是提供了规范化我们数据类型的方式：

data = pd.read_csv('../data/moive_metadata.csv', dtype={'duration': int})

这就是告诉 Pandas ‘duration’列的类型是数值类型。同样的，如果想把上映年读成字符串而不是数值类型，我们使用和上面类似的方法：

data = pd.read_csv('./data/moive_metadata.csv', dtype={'title_year':str})

注意，需要记住的是，再次从磁盘上读取 csv ，确保规范化了我们的数据类型，或者在读取之前已经保存了中间结果。

必要的变换

人工录入的数据可能都需要进行一些必要的变换。

• 错别字
• 英文单词时大小写的不统一
• 输入了额外的空格

将我们数据中所有的 movie_title 改成大写：

data['movie_title'].str.upper()

同样的，干掉末尾空格：

data['movie_title'].str.strip()

这里并没有介绍关于英文的拼写错误的问题，可以参考模糊匹配。

重命名列名

最终的数据可能是有计算机生成的，那么，列名有可能也是计算机按照一定计算规律生成的。这些列名对计算机没有什么，但是对于人来说可能就不够友好，这时候，我们就需要重命名成对人友好的列名，代码如下：

data,rename(columns = {‘title_year’:’release_date’, ‘movie_facebook_likes’:’facebook_likes’})

像上面这样，我们就完成了两个列的重命名。需要注意的是，这个方法并没有提供 inpalce 参数，我们需要将结果赋值给自己才可以：

data = data.rename(columns = {‘title_year’:’release_date’, ‘movie_facebook_likes’:’facebook_likes’})

保存结果

我们完成数据清洗之后，一般会把结果再以 csv 的格式保存下来，以便后续其他程序的处理。同样，Pandas 提供了非常易用的方法：

data.to_csv(‘cleanfile.csv’ encoding=’utf-8’)

更多资源

这次介绍仅仅是冰山一角。有很多方式可能造成数据集变“脏”或被破坏：

• 用户环境的不同、
• 所使用语言的差异
• 用户输入的差别

在这里，我介绍了 Python 用 Pandas 清洗数据最一般的方式。

更多关于数据清洗的内容可以关注知乎上的专栏“数据清洗”

 知乎数据清洗- Pandas 清洗“脏”数据（一）

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