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利用Python进行数据清洗的操作指南

作者：爱摸鱼的菜鸟码农

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。本文为大家介绍了Python进行数据清洗的操作详解，需要的可以参考一下

你一定听说过这句著名的数据科学名言：

在数据科学项目中， 80% 的时间是在做数据处理。

如果你没有听过，那么请记住：数据清洗是数据科学工作流程的基础。 机器学习模型会根据你提供的数据执行，混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果，而干净的数据是良好模型性能的先决条件。 当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能，模型的正确选择（剩余 20%）也很重要，但是没有干净的数据，即使是再强大的模型也无法达到预期的水平。

在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。

缺失值

当数据集中包含缺失数据时，在填充之前可以先进行一些数据的分析。 因为空单元格本身的位置可以告诉我们一些有用的信息。 例如：

missingno这个python库就可以用于检查上述情况，并且使用起来非常的简单，例如下图中的白线是 NA：

import missingno as msno 
msno.matrix(df)

对于缺失值的填补计算有很多方法，例如：

不同的方法相互之间有优势和不足，并且没有适用于所有情况的“最佳”技术。具体可以参考我们以前发布的文章

异常值

异常值是相对于数据集的其他点而言非常大或非常小的值。 它们的存在极大地影响了数学模型的性能。 让我们看一下这个简单的示例：

在左图中没有异常值，我们的线性模型非常适合数据点。 在右图中有一个异常值，当模型试图覆盖数据集的所有点时，这个异常值的存在会改变模型的拟合方式，并且使我们的模型不适合至少一半的点。

对于异常值来说我们有必要介绍一下如何确定异常，这就要从数学角度明确什么是极大或极小。

大于Q3+1.5 x IQR或小于Q1-1.5 x IQR都可以作为异常值。 IQR（四分位距） 是 Q3 和 Q1 之间的差 (IQR = Q3-Q1)。

可以使用下面函数来检查数据集中异常值的数量：

def number_of_outliers(df): 
 
    df = df.select_dtypes(exclude = 'object') 
 
    Q1 = df.quantile(0.25) 
    Q3 = df.quantile(0.75) 
    IQR = Q3 - Q1 
 
    return ((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).sum()

处理异常值的一种方法是可以让它们等于 Q3 或 Q1。 下面的lower_upper_range 函数使用 pandas 和 numpy 库查找其外部为异常值的范围， 然后使用clip 函数将值裁剪到指定的范围。

def lower_upper_range(datacolumn): 
    sorted(datacolumn) 
    Q1,Q3 = np.percentile(datacolumn , [25,75]) 
    IQR = Q3 - Q1 
    lower_range = Q1 - (1.5 * IQR) 
    upper_range = Q3 + (1.5 * IQR) 
    return lower_range,upper_range 
 
for col in columns:   
    lowerbound,upperbound = lower_upper_range(df[col]) 
    df[col]=np.clip(df[col],a_min=lowerbound,a_max=upperbound)

数据不一致

异常值问题是关于数字特征的，现在让我们看看字符类型（分类）特征。 数据不一致意味着列的唯一类具有不同的表示形式。 例如在性别栏中，既有m/f，又有male/female。在这种情况下，就会有4个类，但实际上有两类。

这种问题目前没有自动处理的办法，所以需要手动进行分析。 pandas 的unique函数就是为了这个分析准备的，下面看一个汽车品牌的例子：

df['CarName'] = df['CarName'].str.split().str[0] 
print(df['CarName'].unique())

maxda-mazda, Nissan-nissan, porcshce-porsche, toyouta-toyota等都可以进行合并。

df.loc[df['CarName'] == 'maxda', 'CarName'] = 'mazda' 
df.loc[df['CarName'] == 'Nissan', 'CarName'] = 'nissan' 
df.loc[df['CarName'] == 'porcshce', 'CarName'] = 'porsche' 
df.loc[df['CarName'] == 'toyouta', 'CarName'] = 'toyota' 
df.loc[df['CarName'] == 'vokswagen', 'CarName'] = 'volkswagen' 
df.loc[df['CarName'] == 'vw', 'CarName'] = 'volkswagen'

无效数据

无效的数据表示在逻辑上根本不正确的值。 例如，

对于数值列，pandas的 describe 函数可用于识别此类错误：

df.describe()

无效数据的产生原因可能有两种：

1、数据收集错误：例如在输入时没有进行范围的判断，在输入身高时错误的输入了1799cm 而不是 179cm，但是程序没有对数据的范围进行判断。

2、数据操作错误

数据集的某些列可能通过了一些函数的处理。 例如，一个函数根据生日计算年龄，但是这个函数出现了BUG导致输出不正确。

以上两种随机错误都可以被视为空值并与其他 NA 一起估算。

重复数据

当数据集中有相同的行时就会产生重复数据问题。 这可能是由于数据组合错误（来自多个来源的同一行），或者重复的操作（用户可能会提交他或她的答案两次）等引起的。 处理该问题的理想方法是删除复制行。

可以使用 pandas duplicated 函数查看重复的数据：

df.loc[df.duplicated()]

在识别出重复的数据后可以使用pandas 的 drop_duplicate 函数将其删除：

df.drop_duplicates()

数据泄漏问题

在构建模型之前，数据集被分成训练集和测试集。 测试集是看不见的数据用于评估模型性能。 如果在数据清洗或数据预处理步骤中模型以某种方式“看到”了测试集，这个就被称做数据泄漏（data leakage）。 所以应该在清洗和预处理步骤之前拆分数据：

以选择缺失值插补为例。数值列中有 NA，采用均值法估算。在 split 前完成时，使用整个数据集的均值，但如果在 split 后完成，则使用分别训练和测试的均值。

第一种情况的问题是，测试集中的推算值将与训练集相关，因为平均值是整个数据集的。所以当模型用训练集构建时，它也会“看到”测试集。但是我们拆分的目标是保持测试集完全独立，并像使用新数据一样使用它来进行性能评估。所以在操作之前必须拆分数据集。

虽然训练集和测试集分别处理效率不高（因为相同的操作需要进行2次），但它可能是正确的。因为数据泄露问题非常重要，为了解决代码重复编写的问题，可以使用sklearn 库的pipeline。简单地说，pipeline就是将数据作为输入发送到的所有操作步骤的组合，这样我们只要设定好操作，无论是训练集还是测试集，都可以使用相同的步骤进行处理，减少的代码开发的同时还可以减少出错的概率。

到此这篇关于利用Python进行数据清洗的操作指南的文章就介绍到这了,更多相关Python数据清洗内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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