Python学习笔记第五十七天（Pandas 数据清洗）

Pandas 数据清洗

数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。

很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。

在这个教程中，我们将利用 Pandas包来进行数据清洗。
本文使用到的测试数据 property-data.csv 如下：

上表包含了四种空数据：

• n/a
• NA
• —
• na

Pandas 清洗空值

如果我们要删除包含空字段的行，可以使用 dropna() 方法，语法格式如下：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数说明：

• axis：默认为 0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数 axis＝1 表示逢空值去掉整列。
• how：默认为 ‘any’ 如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行，如果设置 how=‘all’ 一行（或列）都是 NA 才去掉这整行。
• thresh：设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。
• subset：设置想要检查的列。如果是多个列，可以使用列名的 list 作为参数。
• inplace：如果设置 True，将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None，修改的是源数据。

isnull()

我们可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。

# 实例 1
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

以上例子中Pandas 把 n/a 和 NA 当作空数据，na 不是空数据，不符合我们要求，我们可以指定空数据类型：

# 实例 2
import pandas as pd
missing_values = ["n/a", "na", "--"]
df = pd.read_csv('property-data.csv', na_values = missing_values)
print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

使用 pd.read_csv 函数读取了一个名为 ‘property-data.csv’ 的CSV文件，并将其存储在 df 变量中，df.dropna() 这行代码从原始DataFrame（在变量 df 中）中删除了包含空数据的行，将新的不含空数据行DataFrame转换为字符串并打印出来。

# 实例 3
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())

注意：默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。
如果你的 ‘property-data.csv’ 文件中有一些行包含空数据（例如，某个或多个列的值为空），那么这些行将会被删除，新的DataFrame（new_df）将不包含这些行。
需要注意的是，dropna() 默认会删除包含至少一个NaN值的行。如果你想删除所有NaN值并且只保留没有缺失值的行，你可以使用 dropna(how=‘all’)。
此外，你还可以通过设置 axis 参数来指定是行还是列应该被删除。例如，df.dropna(axis=1) 将删除包含空数据的列。

如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用 inplace = True 参数

# 实例 4
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df.dropna(inplace = True)
print(df.to_string())

也可以移除指定列有空值的行

# 实例 5
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
# 移除 ST_NUM 列中字段值为空的行
df.dropna(subset=['ST_NUM'], inplace = True)
print(df.to_string())

也可以 fillna() 方法来替换一些空字段

# 实例 6
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
# 使用 12345 替换空字段
df.fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())

也可以指定某一个列来替换数据：

# 实例 7
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
# 使用 12345 替换 PID 为空数据：
df['PID'].fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())

Pandas替换单元格

替换空单元格的常用方法是计算列的均值、中位数值或众数。

Pandas使用 mean()、median() 和 mode() 方法计算列的均值（所有值加起来的平均值）、中位数值（排序后排在中间的数）和众数（出现频率最高的数）。

mean()

使用 mean() 方法计算列的均值并替换空单元格

# 实例 8
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
x = df["ST_NUM"].mean()
df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
print(df.to_string())

median()

使用 median() 方法计算列的中位数并替换空单元格

# 实例 9
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
x = df["ST_NUM"].median()
df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
print(df.to_string())

mode()

使用 mode() 方法计算列的众数并替换空单元格

# 实例 10
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
x = df["ST_NUM"].mode()
df["ST_NUM"].fillna(x, inplace = True)
print(df.to_string())

Pandas 清洗格式错误数据

数据格式错误的单元格会使数据分析变得困难，甚至不可能。

我们可以通过包含空单元格的行，或者将列中的所有单元格转换为相同格式的数据。

以下实例会格式化日期：

# 实例 11
import pandas as pd
# 第三个日期格式错误
data = {"Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'],"duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df.to_string())

Pandas 清洗错误数据

数据错误也是很常见的情况，我们可以对错误的数据进行替换或移除。

以下实例会替换错误年龄的数据：

# 实例 12
import pandas as pd
person = {"name": ['Google', 'Baidu' , 'Taobao'],"age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
df.loc[2, 'age'] = 30 # 修改数据
print(df.to_string())

也可以设置条件语句,将 age 大于 120 的设置为 120

# 实例 13
import pandas as pd
person = {"name": ['Google', 'Baidu' , 'Taobao'],"age": [50, 200, 12345]    
}
df = pd.DataFrame(person)
for x in df.index:if df.loc[x, "age"] > 120:df.loc[x, "age"] = 120
print(df.to_string())

也可以将错误数据的行删除，将 age 大于 120 的删除

# 实例 14
import pandas as pd
person = {"name": ['Google', 'Baidu' , 'Taobao'],"age": [50, 40, 12345]    # 12345 年龄数据是错误的
}
df = pd.DataFrame(person)
for x in df.index:if df.loc[x, "age"] > 120:df.drop(x, inplace = True)
print(df.to_string())

Pandas 清洗重复数据

如果我们要清洗重复数据，可以使用 duplicated() 和 drop_duplicates() 方法。

duplicated()

如果对应的数据是重复的，duplicated() 会返回 True，否则返回 False。

# 实例 15
import pandas as pd
person = {"name": ['Google', 'Baidu', 'Baidu', 'Taobao'],"age": [50, 40, 40, 23]  
}
df = pd.DataFrame(person)
print(df.duplicated())

drop_duplicates()

删除重复数据，可以直接使用drop_duplicates() 方法。

# 实例 16
import pandas as pdpersons = {"name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],"age": [50, 40, 40, 23]  
}df = pd.DataFrame(persons)df.drop_duplicates(inplace = True)
print(df)

后记

今天学习的是Python Pandas 数据清洗学会了吗。 今天学习内容总结一下：

1. Pandas 数据清洗
2. Pandas 清洗空值
3. Pandas替换单元格
4. Pandas 清洗格式错误数据
5. Pandas 清洗错误数据
6. Pandas 清洗重复数据