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。
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
dropna()
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。
# 数据清洗
import pandas as pd
df = pd.read_csv('res/property-data.csv')
print(df)
print("下述为替换数据：")
new_df = df.dropna()
print(new_df.to_string())
输出结果为：
**注意：**默认情况下，dropna() 方法返回一个新的 DataFrame，不会修改源数据。
如果你要修改源数据 DataFrame, 可以使用
inplace = True
参数
fillna()
我们也可以 fillna() 方法来
替换一些空字段
：
指定某一个列来替换数据：
# 使用12345替换 PID 为空数据：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('property-data.csv')
df['PID'].fillna(12345, inplace = True)
print(df.to_string())
输出结果如下：
通常处理空单元格的方法
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）。
# 使用平均值替换ST_NUM空单元格
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())
以上实例输出结果如下，红框为计算的均值替换来空单元格：
Pandas 清洗格式错误数据
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：
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())
以上实例输出结果如下：
Date duration
day1 2020-12-01 50
day2 2020-12-02 40
day3 2020-12-26 45
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：
# 将 age 大于 120 的设置为 120
import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob' , '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())
以上实例输出结果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 120
2 Taobao 120
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。
import pandas as pd
person = {
"name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],
"age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(person)
print(df.duplicated())
以上实例输出结果如下：
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
-
drop_duplicates()
删除重复数据，可以直接使用
drop_duplicates()
方法。
import pandas as pd
persons = {
"name": ['Google', 'Runoob', 'Runoob', 'Taobao'],
"age": [50, 40, 40, 23]
}
df = pd.DataFrame(persons)
df.drop_duplicates(inplace = True)
print(df)
以上实例输出结果如下：
name age
0 Google 50
1 Runoob 40
3 Taobao 23