利用python数据清洗常用函数_数据分析怎么弄出来[通俗易懂]

前言

“压根儿就没有干净的数据集。” —— 乔希·沙利文

《纽约时报》将数据清洗称为“看门人工作”，并称数据科学家百分之八十的时间都花费在了这些清洗任务上。

1、数据科学过程

（1）问题陈述。 识别出你要解决的问题是什么

（2）接下来要做的是数据收集与存储。 数据从何而来？它们在哪里存放？格式又是什么？

（3）然后是数据清洗。 数据需要修改吗？有什么需要删除的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？

（4）数据分析和机器学习。 数据需要哪些处理？需要什么样的转换？适用什么样的算法？运用什么公式？使用什么机器学习算法？顺序是什么样的？

（5）数据展现和可视化实现。 数据处理结果应该怎样呈现出来呢？我们可以用一张或几张数据表来表现，也可以使用图画、图表、网络图、文字云、地图等形式。但这是最佳的可视化方案吗？有没有更好的方案？

（6）最后一步是问题决议。 你在第一步里所提出的疑惑或是问题的答案究竟是什么？数据处理结果还要哪些不足？这个方法能彻底解决问题吗？你还能找出别的什么方法吗？接下来要做的又是什么？

2、传达数据清洗工作的内容

如果你已经决定使用六步框架来实现数据科学过程报表，将发现只有到了第三部你才会真正开始进行数据清洗有关的工作。

哪怕你并不需要把数据科学过程制成正式的报告文档，你仍然会发现，认真地记录下曾经按什么顺序做了些什么事情，对以后的工作也是极有帮助的。

要记得写工作日志。这个日志应该包含链接、屏幕截图，或是复制粘贴你曾经运行过的具体的命令，并配上为什么要这样做的解释性文字。

3、数据清洗的环境

使用Excel、SQL Server、MySQL等工具。你需要熟悉使用这些工具的方法，熟悉常用的SQL。（以后会专门开一个blog讲解SQL的基本操作）

4、数据清洗的步骤

一般来说，数据清理是将数据库精简以除去重复记录，并使剩余部分转换成标准可接收格式的过程。数据清理标准模型是将数据输入到数据清理处理器，通过一系列步骤“ 清理”数据，然后以期望的格式输出清理过的数据（如上图所示）。数据清理从数据的准确性、完整性、一致性、惟一性、适时性、有效性几个方面来处理数据的丢失值、越界值、不一致代码、重复数据等问题。

4.1、前期准备工作：

1.将原始数据格式归一化处理。如：字符类型的数据以文本方式保存、数值类型的数据按对应规格的类型存储。

2.将数据导入数据库中，并以合理的格式编辑表名和字段名。（如：避免字段名带空格，可以改成下划线等）

4.2、清洗的操作：

1.解决不完整数据（ 即值缺失）的方法

大多数情况下，缺失的值必须手工填入（ 即手工清理）。当然，某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来，这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值，从而达到清理的目的。

2.错误值的检测及解决方法

用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值，如偏差分析、识别不遵守分布或回归方程的值，也可以用简单规则库（ 常识性规则、业务特定规则等）检查数据值，或使用不同属性间的约束、外部的数据来检测和清理数据。

3.重复记录的检测及消除方法

数据库中属性值相同的记录被认为是重复记录，通过判断记录间的属性值是否相等来检测记录是否相等，相等的记录合并为一条记录（即合并/清除)。合并/清除是消重的基本方法。

4.不一致性（ 数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法

从多数据源集成的数据可能有语义冲突，可定义完整性约束用于检测不一致性，也可通过分析数据发现联系，从而使得数据保持一致。

以上就是常用的DataClean的方法了，回归本项目，博主的DC方法。

1.首先，我先去了解每个字段的含义，按前面的步骤归一化数据，使得数据对应其类型。

2.在Excel中进行第一次清洗，将所有值为“None”的数据替换为空（Excel的替换功能）

3.将数据导入SQL Server数据库和MySQL数据（至于为什么导入两个数据，是因为有一些操作，在用二者的时候会比较方便），并且修改了表在数据库中的字段名。

4.将原来的数据表分为不同的子表（详情见：Python实现数据分析（六）数据字典的建立），我想分别从这些表进行数据分析，代表从不同方向进行分析，并且创建相应的视图，方便在数据库中进行相关的操作。

5.进行数据筛选，选取特征值大的数据，并且保留下来，因为特征值的差异过大，在进行数据可视化的时候会非常的“尴尬”，你压根看不清表达了啥。

在写这篇博客之前，我觉得没必要做DC，因为懒…结果就“吃瘪”了…

给大家看看没有数据清洗的数据可视化的效果吧：





是不是看着很无语？

但是数据清洗之后呢？

所以可见DC是一件多么重要的事情！

举一个很简单的例子：你准备做饭，你有一个精致的篮子，里面放着各种各样新鲜的蔬菜。当你来到厨房准备烹饪之旅，可再看看周围，厨房里肮脏不堪，锅碗瓢盆上尽是油污，还沾着大块的“奥利给”。至于厨具，只有一把锈迹斑斑的切刀和一块湿抹布。水槽也是破破烂烂的。而恰恰就在此时，你发现从看似鲜美的蔬菜下面爬出了已知甲虫。

即使是实习厨师也不可能在这样的地方烹饪。往轻了说，无外乎是暴殄天物，浪费了一篮子精美的食材。如果严重点儿讲，这会使人致病。再说了，在这种地方烹饪干部毫无乐趣可言，也许全天的时间都浪费在用生锈的破刀切菜上面。

与厨房的道理一样，事先花费些时间清洗和准备好数据科学工作区、工具和原始数据，都是值得的。“错进，错出。”这句源于上20世纪60年代的计算机编程箴言，对如今的数据科学来说亦为真理。

（本例子选自Megan Squier《干净的数据 数据清洗入门与实践》P2 第一章 为什么需要清洗数据）

“错进，错出。” —— 美国国税局（1963）

参考资料：

【1】百度百科：数据清洗

【2】[美] Megan Squier《干净的数据 数据清洗入门与实践》

今天的文章利用python数据清洗常用函数_数据分析怎么弄出来[通俗易懂]分享到此就结束了，感谢您的阅读。